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dc.creatorGómez, Carlos Marcelo
dc.creatorDugarte Jerez, Nelson
dc.creatorAlvarez Abril, Antonio
dc.creatorHolote, Christian
dc.creatorTurra, Daniel Nicolás
dc.creatorMorzán, Maria Laura
dc.date.accessioned2023-10-31T20:45:15Z
dc.date.available2023-10-31T20:45:15Z
dc.date.issued2023-10-20
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8674
dc.description.abstractCifras oficiales de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para el 2019, revelan que cerca de 1000 millones de personas viven con algún trastorno mental, 3 millones de personas mueren cada año por el consumo nocivo de alcohol y una persona se suicida cada 40 segundos. Según datos de la OMS, por lo menos un 50% de las enfermedades mentales comienzan antes de los 14 años, y lo peor es que la mayoría de los casos pasan desapercibidos. El rostro humano es una parte intrincada y altamente diferenciada del cuerpo. Es el sistema de señales de sociabilización más complejo que existe, y está demostrado que el sistema nervioso autónomo genera rasgos, a veces imperceptibles, del estado cognitivo y patológico del cerebro. En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema para el reconocimiento de algunas emociones a través de la biométrica de las facciones del rostro. La idea es crear un instrumento que sirva a los médicos especialistas para evaluar con mayor confiabilidad el estado emocional del paciente, a partir de los cambios sutiles que se producen en la biodinámica del paciente cuando se encuentra sometido a un estímulo emocional. La etapa de hardware del sistema, utiliza una cámara de video conectada a un computador. El software se diseña para realizar el análisis del video enfocado sobre el rostro del paciente.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Tecnológica Nacionales_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subjectBiodinámica, Emocional, Transconductancia.es_ES
dc.titleDesarrollo de sistema para captar patrones indicadores de biodinámica emocionales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/workingPaperes_ES
dc.rights.holderFacultad Regional La Riojaes_ES
dc.description.affiliationFil: Gómez, Carlos Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Rioja. Carrera de Ingeniería Electrónica; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Dugarte Jerez, Nelson. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Rioja. Carrera de Ingeniería Electrónica; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Alvarez Abril, Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Rioja.Centro de Investigación y Desarrollo en Computación y Neuroingeniería; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Holote, Christian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Rioja. Carrera de Ingeniería Electrónica; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Turra, Daniel Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Rioja. Carrera de Ingeniería Electrónica; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Morzán, Maria Laura. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Rioja. Carrera de Ingeniería Electrónica; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES
dc.rights.useSin fines comercialeses_ES


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