Aplicación de detección de objetos y algoritmo de Viola Jones para el desarrollo de una base de datos en pacientes de Alzheimer

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Castillo Salazar, David Ricardo
Otros autores o Colaboradores: Gómez Alvarado, Héctor Fernando, Lanzarini, Laura Cristina, Guevara Maldonado, Cesar Byron
Formato: Capítulo de libro
Lengua:español
Temas:
Acceso en línea:http://dx.doi.org/10.23919/CISTI.2019.8760869
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Resumen:El Alzheimer, así como otras enfermedades neurológicas, altera de manera progresiva las capacidades de comunicación de las personas que lo padecen. En estos casos, los gestos faciales constituyen un medio de comunicación muy importante y su tratamiento es el objetivo central de esta investigación. Este artículo describe la creación de una base de datos con información de pacientes con Alzheimer representado en imágenes de rostros, respetando la ética y basándose en la parte normativa de los permisos concedidos, estos centros de cuidados para ancianos se encuentran en distintos cantones de Ambato - Ecuador, que será utilizada posteriormente en investigaciones relacionadas con el reconocimiento de gestos faciales. Se trabajó con una población de 61 personas diagnosticadas con Alzheimer, cuyas edades fluctúan entre 69 a 98 años. Los datos obtenidos en imágenes fueron procesados aplicando el método Viola-Jones, para detectar objetos de manera visual de forma rápida y precisa, el método utilizado es el algoritmo de neighbords en conjunto con la técnica de los bordes de canny. Como resultado se logró confeccionar una base de datos depurada que incluye las imágenes de los rostros de los pacientes, en escala de grises, utilizando alta resolución. Esto constituye un insumo importante para futuras investigaciones en el área de la salud. Se concluye que la información obtenida es de calidad y presión para futuros análisis.
Notas:Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
Descripción Física:1 archivo (3,0 MB)
DOI:10.23919/CISTI.2019.8760869

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