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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorMarco Antonio Aceves Fernándezes_ES
dc.creatorAlea Fernanda Bello Díazes_ES
dc.date2023-06-30-
dc.date.accessioned2023-08-02T16:54:22Z-
dc.date.available2023-08-02T16:54:22Z-
dc.date.issued2023-06-30-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8907-
dc.descriptionLa estimación de estados de atención es una tarea importante en diferentes áreas del conocimiento. Hasta el momento la clasificación de estados de atención se veía limitada por las clases que el estado del arte ha utilizado para describir el estado cognitivo de los sujetos. En esta contribución se plantea una nueva forma de procesar los datos de sesiones de seguimiento ocular: convertir la información una dimensión a una visualización bidimensional. Esta propuesta brinda la oportunidad de visualizar propiedades físicas de los diferentes movimientos oculares que durante un procesamiento convencional pueden pasar desapercibidas.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherIngenieríaes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectIngeniería y Tecnologíaes_ES
dc.subjectCiencias Tecnológicases_ES
dc.subjectOtras Especialidades Tecnológicases_ES
dc.titleClasificación de estados de atención visual con métricas de seguimiento ocular mediante técnicas de aprendizaje profundoes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorBEDA980915MMSLZL06es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias en Inteligencia Artificiales_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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