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dc.contributor.advisorAgurto Marchán, Winner
dc.contributor.authorMartinez Ojeda, Brayan Smith
dc.contributor.authorMorocho Febres, Luis Enrique
dc.date.accessioned2022-10-29T04:45:02Z
dc.date.available2022-10-29T04:45:02Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/100114
dc.description.abstractEl objetivo de esta investigación fue demostrar la efectividad de un diagnóstico del estado emocional de los trabajadores de una institución pública a través del reconocimiento facial. El tipo de investigación se aplicó en base a un diseño preexperimental, con un enfoque mixto, debido a su ubicación en el tiempo longitudinal y a nivel de aplicación; así, para el desarrollo del software en cuestión se determinó utilizar Scrum como marco de trabajo, se utilizó Python como lenguaje de programación para el aprendizaje automático y JavaScript (NodeJS) para la creación de un ApiRest. Los resultados recolectados mostraron como el sistema de reconocimiento facial aplicado a la muestra poblacional, logró en un 75% brindar un análisis preciso de las emociones presentadas en el colaborador, además contó con un pequeño margen de error el cual, en futuras versiones del sistema puede mejorar ese aspecto; para ello se concluyó que la implementación de sistemas basados en machine learning son capaces de entregar una solución superior en comparación con los enfoques tradicionales basados en interpretaciones brindadas por especialistas. El sistema ha sido recomendado como una aproximación válida para la monitorización del estado emocional de los empleados, y podría ser ampliado para representar otras emociones.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectTecnología de la información y comunicaciónes_PE
dc.subjectSistemas informáticoses_PE
dc.subjectAprendizajees_PE
dc.titleDiagnóstico del estado emocional, a través de reconocimiento facial para una empresa del sector público Piura 2021es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedePiuraes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de información y comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni74079306
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0396-9349es_PE
renati.author.dni72457239
renati.author.dni72040073
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorCastillo Jimenez, Ivan Michell
renati.jurorPerez Zamora, Eduardo Raul
renati.jurorChunga Zapata, Elmer Alfredo
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligSalud integral humanaes_PE
dc.description.rsuApoyo a la reducción de brechas y carencias en la educación en todos sus niveleses_PE
dc.description.odsSalud y bienestares_PE


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