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dc.contributor.advisor | Gil Gómez, José Antonio | es_ES |
dc.contributor.advisor | Monserrat Aranda, Carlos | es_ES |
dc.contributor.author | Calvo Moratilla, José Javier | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-10-05T08:12:14Z | |
dc.date.available | 2022-10-05T08:12:14Z | |
dc.date.created | 2022-09-20 | es_ES |
dc.date.issued | 2022-10-05 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/187024 | |
dc.description.abstract | [ES] El cerebro es uno de los órganos más desconocidos por los seres humanos, sobre el que año tras año se adquiere conocimiento sobre su funcionamiento real. Su análisis nos ayuda a entender su comportamiento de manera más precisa permitiendo descubrir como maneja el control de elementos vitales esenciales del cuerpo humano. El objetivo de este proyecto es analizar cómo el cerebro gestiona las emociones. Para ello, se utilizará un método de adquisición de datos del cerebro (sensores EEG) y, mediante su análisis, poder interpretar la señal recibida y discriminar entre diferentes situaciones emocionales de cada individuo. Para el análisis de estas señales complejas se utilizarán técnicas de aprendizaje automático buscando aquellos modelos que mejor puedan predecir las emociones de los sujetos. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] The brain is one of the most unknown human organs, and year after year we acquire knowledge about its real functioning. Its analysis helps us to understand its behavior in a more precise way, allowing us to discover how it manages the control of essential vital elements of the human body. The aim of this project is to analyze how the brain manages emotions. To do this, we will use a method of data acquisition from the brain (EEG sensors) and, through its analysis, interpret the signal received and discriminate between different emotional situations of each individual. For the analysis of these complex signals, machine learning techniques will be used to search for those models that can best predict the emotions of the subjects. | en_EN |
dc.format.extent | 53 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Electroencefalograma | es_ES |
dc.subject | EEG | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Clasificación | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
dc.subject | Emociones | es_ES |
dc.subject | Cerebro | es_ES |
dc.subject | Señales | es_ES |
dc.subject | Electroencephalogram | en_EN |
dc.subject | Machine learning | en_EN |
dc.subject | Classification | en_EN |
dc.subject | Artificial intelligence | en_EN |
dc.subject | Neural networks | en_EN |
dc.subject | Emotions | en_EN |
dc.subject | Brain | en_EN |
dc.subject | Signals | en_EN |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital | es_ES |
dc.title | Análisis de emociones de sujetos a partir de señales de EEG, una aproximación con modelos de aprendizaje automático | es_ES |
dc.title.alternative | Analysis of emotions of subjects from EEG signals, an approach using machine learning models | es_ES |
dc.title.alternative | Anàlisi d'emocions de subjectes a partir de senyals de EEG, una aproximació amb models d'aprenentatge automàtic | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Calvo Moratilla, JJ. (2022). Análisis de emociones de sujetos a partir de señales de EEG, una aproximación con modelos de aprendizaje automático. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/187024 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\151446 | es_ES |