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Análisis de emociones de sujetos a partir de señales de EEG, una aproximación con modelos de aprendizaje automático

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Análisis de emociones de sujetos a partir de señales de EEG, una aproximación con modelos de aprendizaje automático

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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


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