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Emoción en Tiempo Real

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En resumen, la plataforma de reconocimiento de emociones en tiempo real ofrece a las empresas la capacidad de comprender y mejorar las interacciones emocionales con sus clientes, lo que puede llevar a una mayor satisfacción del cliente y mejores resultados comerciales.

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En resumen, esta plataforma de detección de emociones en tiempo real nos ofrece una herramienta poderosa para analizar y comprender el mundo Emocional a nuestro alrededor. Con su capacidad de reconocimiento de emociones, bordes, género y más, podremos obtener resultados precisos y detallados.

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: Emoción en Tiempo Real

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Las emociones surgen cuando ocurre algo relevante. Aparecen rápidamente, de forma automática, y hacen cambiar nuestro foco de atención. La inteligencia emocional es algo que ha ido adquiriendo mucha relevancia los últimos años, la importancia en percibir, usar, comprender y manejar las emociones, tanto las correspondientes a uno mismo como a las del resto.

Para ello, es evidente que necesitamos emociones reales, por lo que queríamos facilitar la forma en la que se pueden percibir las emociones. Facial Expression Recogniser será una aplicación encargada de detectar las emociones a tiempo real. En esta primera versión se utilizarán las imágenes y, a continuación, su función será clasificar las emociones en cuanto la cámara pueda detectar caras.

El dataset utilizado para el desarrollo de este proyecto, que se obtuvo en Kaggle, consistía en una serie de imágenes divididas en carpetas en función de la expresión de rostro.

Las etiquetas de las carpetas se dividían según la siguiente clasificación:. El objetivo principal del proyecto era detectar y clasificar las emociones según estas etiquetas. Para dicha predicción, se usaría imágenes obtenidas mediante la webcam.

Tal y como ha sido mencionado con anterioridad, a la hora de describir el dataset utilizado, se ha visto que se contaba con imágenes y con las etiquetas de las emociones correspondientes. Esto ha hecho que el proceso de EDA haya restado importancia en este proyecto.

Sin embargo, si ha sido necesario cierto análisis y transformación de los datos. Para empezar, se ha tenido que crear dataframes partiendo del dataset. Para ello, se ha pasado de las fotos que se tenían a pixeles, y se han creado dos columnas en dicha tabla, una la relacionada con la emoción y la otra con los píxeles.

El proyecto realizado se basa en Deep Learning, por lo que ha sido necesario el uso de redes neuronales. En nuestro caso, se han utilizado redes neuronales convolucionales, las cuales se utilizan sobre todo para tareas de visión artificial, pues son muy efectivas en la clasificación y segmentación de imágenes, entre otras aplicaciones.

Para ello, se ha presentado un modelo secuencial, lo que permite apilar capas secuenciales en orden de entrada a salida. Para crear el modelo anteriormente mencionado, se ha utilizado Tensorflow y Keras.

Este último es una biblioteca de Redes Neuronales escrita en Python. Es capaz de ejecutarse sobre TensorFlow. Este último satisface las necesidades de los sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones.

Después de crear el modelo se inició el entrenamiento del modelo. Al principio, se entrenó el modelo con un solo epoch, lo que además de tardar mucho tiempo, solo obtuvo un accuracy del 0, Es por esto por lo que se tuvo que modificar el entrenamiento del modelo, aumentando los epochs, cambiando los pasos a dar en cada epoch, etc.

Además, debido a un problema de guardado se tuvo que crear un callback al ModelCheckpoint, para que almacenará un checkpoint cada vez que un epoch finalizara, así, se pudo obtener un modelo final con más epochs.

Al final, el modelo obtenido ha conseguido un accuracy final del 0. Esto indica la precisión de lo que se entrenó. Sin embargo, si calculamos la precisión del modelo con el dataset utilizado para el testeo, veremos que el accuracy es bastante bajo, del 0,, lo que implica tener mucho margen de mejora este modelo.

Una vez tuviésemos el modelo listo, había que predecir y probarlo. Para ello, se codificó de forma que nos indicase aquellas emociones que se podían considerar en la expresión facial de la imagen introducida, y según el porcentaje, concluir con el sentimiento más significativo.

Por ejemplo:. Introducimos esta primera imagen, donde es evidente que el chico está mostrando cierto enfado. De esta forma, nuestro modelo lo ha clasificado de la siguiente manera:.

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En esta primera versión se utilizarán las imágenes y, a continuación, su función será clasificar las emociones en cuanto la cámara pueda detectar caras. El dataset utilizado para el desarrollo de este proyecto, que se obtuvo en Kaggle, consistía en una serie de imágenes divididas en carpetas en función de la expresión de rostro.

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Tal y como ha sido mencionado con anterioridad, a la hora de describir el dataset utilizado, se ha visto que se contaba con imágenes y con las etiquetas de las emociones correspondientes.

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Al principio, se entrenó el modelo con un solo epoch, lo que además de tardar mucho tiempo, solo obtuvo un accuracy del 0, Es por esto por lo que se tuvo que modificar el entrenamiento del modelo, aumentando los epochs, cambiando los pasos a dar en cada epoch, etc. Además, debido a un problema de guardado se tuvo que crear un callback al ModelCheckpoint, para que almacenará un checkpoint cada vez que un epoch finalizara, así, se pudo obtener un modelo final con más epochs.

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En esta primera versión se utilizarán las imágenes y, a continuación, su función será clasificar las emociones en cuanto la cámara pueda detectar caras. El dataset utilizado para el desarrollo de este proyecto, que se obtuvo en Kaggle, consistía en una serie de imágenes divididas en carpetas en función de la expresión de rostro.

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Author: Vudorg

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