dc.contributorUgarte Rojas, Willy Gustavo
dc.creatorRodriguez Meza, Bryan Alberto
dc.creatorVargas Lopez-Lavalle, Renzo Nicolas
dc.date.accessioned2021-05-17T21:19:31Z
dc.date.accessioned2024-05-07T02:04:21Z
dc.date.available2021-05-17T21:19:31Z
dc.date.available2024-05-07T02:04:21Z
dc.date.created2021-05-17T21:19:31Z
dc.date.issued2021-01-21
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10757/656019
dc.identifier0000 0001 2196 144X
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9325053
dc.description.abstractEn la vida cotidiana, detectar una falacia puede tener importantes implicaciones en distintas situaciones sociales. Descifrar mentiras, puede ser determinante en situaciones que impliquen consecuencias graves o moderadas; como el caso de investigaciones policiales. El trabajo expuesto en las siguientes paginas tiene como fin la realización de un sistema de detección de mentiras que utilice una cámara web como medio único para la detección. Además de esto, se busca realizar la investigación correspondiente a las subáreas relacionadas al problema. Estas son la de detección de mentiras, Deep learning y visión computacional. En este trabajo expuesto, se asumirá al acto de mentir como cualquier acto que busque comunicar información falsa o trastornada, de forma deliberada con la finalidad de engañar a otros. La investigación realizada, se hará presente en el desarrollo de un proyecto cuyo alcance consiste en la creación de una aplicación capaz de detectar si una persona dice la verdad a partir de su reconocimiento facial. Para ello, se utilizarán técnicas de visión computacional y machine learning con el fin de dar otra opción más económica y accesible ante las otras metodologías (polígrafo, ERPs, fMRI) que se basan en analizar el estado cerebral requieren de maquinaria extremadamente costosa y tienden a tener la misma precisión que el uso de polígrafos.
dc.description.abstractIn everyday life, detecting a fallacy can have important implications in different social situations. Deciphering lies can be decisive in situations that involve serious or moderate consequences, as in the case of police investigations. The work presented in the following pages is aimed at the realization of a lie detection system that uses a web camera as the only means for detection. In addition to this, it seeks to carry out the investigation corresponding to the subareas related to the problem. These subareas are lie detection, deep learning, and computer vision. In this exposed work, the act of lying will be assumed as any act that seeks to communicate false or disturbed information, deliberately with the purpose of deceiving others. The research carried out will be present in the development of a project whose scope consists of the creation of an application capable of detecting if a person is telling the truth from their facial recognition. To do this, computer vision and machine learning techniques will be used in order to provide another cheaper and more accessible option compared to other methodologies (polygraph, ERPs, fMRI) that are based on analyzing the brain state, require extremely expensive machinery and tend to have the same precision as the use of polygraphs.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
dc.publisherPE
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
dc.sourceRepositorio Académico - UPC
dc.subjectRedes neuronales recurrentes
dc.subjectDetección de engaños
dc.subjectReferencia faciales
dc.subjectRecurrent neural networks
dc.subjectDeception detection
dc.subjectFacial reference
dc.titleAplicación web para la detección de mentiras utilizando redes neuronales recurrentes y micro-expresiones
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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