Iris Emotion Recognition

Problemática:

A nuestro product Owner, actualmente realizando su tesis de Doctorado, le es necesario un sistema que le permita reconocer las emociones de ponentes, los cuales se encuentran en vídeos previamente grabados.

Descripción del proyecto:

Nuestro proyecto se enfoca en 2 ámbitos, el primero es la obtención de emociones vistas en el vídeo y el segundo con la ayuda de machine learning usar un sistema de entrenamiento que permita dar un diagnostico sobre el discurso presentado por el ponente.

Factores de innovación:

Aplicación de conceptos propios de machine learning para generar diagnosticos acertados a través de un sistema de clustering para obtener estos resultados.

Tecnología empleada para el proyecto

Como ya habíamos mencionado la principal tecnología fue Machine Learning, esta nos  permitió realizar el cluster que tiene guardados los tipos de diagnosticos a entregar, adicional a esto también se empleó nodejs para realizar la vistas de la plataforma Web. Y por ultimo, utilizamos MongoDB para el guardado de los resultados.

Estilistas de Corazón

Universidad EAFIT – Ingeniería de Sistemas – 4to semestre.

Nombre del proyecto: Estilistas de Corazón.

logo

Integrantes:
-Alexander Acosta Jiménez – aacosta8@eafit.edu.co
-Ana María Bedoya Hernández – abedoy19@eafit.edu.co
-Juan Fernando Ossa Vásquez – jossava@eafit.edu.co

Problema: En Medellín hay más de 200.000 personas con discapacidad y además el 10.1% de la población de la ciudad tiene 60 años o más. Estas personas deben incurrir en gastos extras para movilizarse hacia un salón de belleza o no tienen un acompañante para dicha actividad, lo cual genera en ellos sentimientos de tristeza y de exclusión, pues no existe en la ciudad un servicio que pueda acomodarse a sus necesidades.

Descripción del producto: Estilistas de Corazón es una herramienta web disponible en computadores de escritorio y en dispositivos móviles que permite la participación activa de dos tipos de usuario: cliente y estilista. Los primeros tienen la posibilidad de realizar varias acciones en el sistema: pedir una cita a un estilista desde la comodidad de su hogar usando su voz para llenar los campos correspondientes, conocer con anticipación el trabajo (cortes) que ha realizado el estilista quien prestará el servicio, así mismo pueden ver las experiencias que otros usuarios han tenido con el profesional de la belleza y a su vez pueden añadir sus propios testimonios .  Por su parte, los estilistas son los responsables de: subir el horario que tienen disponible para prestar sus servicios, adjuntar fotos de cortes que hayan hecho a sus diferentes clientes y también pueden añadir diferentes experiencias que hayan tenido con otros usuarios.

Proceso de ideación, definición y diseño del producto: Esta iniciativa surgió de las entrevistas realizadas para validar la idea planteada inicialmente. Antes, se tenía planeado implementar un aplicativo para que cualquier persona pudiera pedir una cita desde su casa, sin importar si fuera discapacitado o no. Sin embargo, al entrevistar a un barbero del sector, él habló sobre el problema en personas discapacitadas que él había detectado, y motivó al equipo a desarrollar la solución para dicha problemática. Luego de eso, se inició a implementar una página web cuyo mayor reto era la usabilidad y que pudiera ser accedida de igual forma en dispositivos móviles. Para satisfacer dicho objetivo se realizó un aplicativo agradable a la vista y además se implementó reconocimiento de voz para que fuera más fácil para el usuario ingresar información.

Tecnologías empleadas:

  • Ruby on Rails (Framework)
  • Ruby (Back-end)
  • Bootstrap (Front-end)
  • Heroku (Servidor)

Página web del sitio:

https://estilistasdecorazon.herokuapp.com/

Screenshots:

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