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Si utilizamos nuestro modelo, con el fin de detectar alguna otra emoción, veremos que también funciona. Tal y como se mencionara en las conclusiones, la intención era incorporar la detección de caras mediante las webcam y así, poder detectar las emociones de una forma más real.

Una vez finalizado el proyecto, en una reflexión grupal, se comentó lo mucho que se ha aprendido en el desarrollo de este mismo, además de habernos dado cuenta de lo lejos que puede llegar la tecnología, y para ser más precisos la inteligencia artificial.

Hemos visto que en este ámbito de reconocimiento facial se están dando grandes avances, existen modelos que reconocen rostros incluso llevando la mascarilla puesta, y las aplicaciones de esta tecnología sólo están limitadas por nuestra imaginación.

Desde el punto de vista de marketing, recoger el feedback de los usuarios y clientes es un proceso muy importante, pero obtener esta información suele costar, casi nadie nos paramos a rellenar un formulario para decir cómo ha sido nuestra experiencia a menos que haya sido negativa.

Es por ello que si somos capaces de detectar puntos rojos en la experiencia de los usuarios sin que suponga para ellos un esfuerzo más se podría mejorar el servicio, y gracias a esta tecnología esto sí es posible.

Los próximos pasos que se darán con este proyecto están directamente relacionados con los problemas que se han tenido en la culminación del proyecto. La primera dificultad sufrida por el equipo fue la correspondiente al despliegue en Amazon Web Services, lo que debía facilitar el entrenamiento, hizo que el proyecto quedase parado dada la inexperiencia de los integrantes del equipo con dicha herramienta.

Esto ha hecho que el entrenamiento no se pudiese hacer en los servidores de Amazon, lo que ha tardado mucho tiempo y dificulta cualquier modificación y ejecución en el modelo.

Es por esto por lo que, próximamente, se intentará realizar dicho despliegue para poder trabajar de una manera más eficiente y eficaz.

Este problema hizo que la desviación sufrida en el tiempo fuese muy elevada, lo que dificultó la culminación de toda la funcionalidad que previmos en primera instancia. Además, esto también estaba directamente relacionado con el pequeño margen que nos quedaba para entrenar el modelo, lo que implica que la eficacia y precisión del modelo no sea la óptima, y aun quede un margen bastante amplio de mejora.

Es por esto por lo que se podría, mediante más entrenamientos, obtener un modelo de mayor calidad. No considerábamos tener tantos problemas cuando definimos el proyecto que queríamos realizar, debido a la inexperiencia que teníamos en este ámbito.

Una de las funcionalidades que planteamos al principio era la incorporación de una Web Cam que nos permitiera sacar fotos al instante y poder clasificar las emociones de dicha imagen, para poder hacerlo más real. Sin embargo, debido a la falta de tiempo, es un aspecto que no se ha podido desarrollar pero que sería lo primero que realizaríamos en el futuro.

Por ejemplo, restaurantes, tiendas, conferencias, etc. Además, en el futuro sería genial programar que la aplicación fuese capaz de reconocer una imagen tomada en la salida de un lugar con aquella imagen tomada en la entrada a la misma persona.

Si a eso le sumásemos una serie de gráficos que visualicen los resultados en una especie de dashboard, podría ayudar a los directivos a tomar diversas decisiones en base a la satisfacción del cliente. La misión de Saturdays. ai es hacer la inteligencia artificial más accesible ai4all mediante cursos y programas intensivos donde se realizan proyectos para el bien ai4good.

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La identificación de emociones proporciona datos cruciales que permiten obtener información sobre comportamientos humanos complejos ¿En qué consiste el reconocimiento de emociones? Noticias relacionadas Ventajas de los mapas de calor de Ava Aware. Suscríbete a nuestro newsletter:.

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Este estudio ejemplifica el potencial del uso de emociones, que son formas complejas de información humana, en sistemas portátiles de próxima generación. La investigación cuenta con el apoyo de la Fundación Nacional de Investigación de Corea NRF y el Instituto Coreano de Materiales KIMS , dependiente del Ministerio de Ciencia y TIC.

Los detalles del desarrollo se publicaron en Nature Communications. Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Guarda mi nombre, correo electrónico y web en este navegador para la próxima vez que comente.

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