Facial expression recognition system based on active appearance models

Català: L’objectiu d’aquest projecte és el desenvolupament d’un sistema automàtic de reconeixement de les expressions facials. El sistema consta de dues parts: la detecció i extracció dels trets facials i la classificació de l’expressió utilitzant els trets extrets. Se’ns va proposar basar la detecció i extracció dels trets facials en la teoria dels models actius d’aparença i en la implementació d’aquesta feta per Mikkel Stegmann. El primer pas, doncs, és l’estudi dels models actius d’aparença i de la implementació AAM-API. En aquest punt proposem un sistema per a la classificació de les expressions facials. Aquest sistema utilitza els models AAM de la següent forma: es generaran un conjunt de models AAM on cadascun d’ells contindrà la informació de l’expressió facial d’una emoció. D’aquesta manera, donada una imatge d’entrada, sintetitzant-la per a cada model i avaluant quina d’elles s’ajusta millor podrem estimar quina serà la seva expressió facial i, per tant, la seva emoció. La nostra feina, doncs, és trobar la millor opció per avaluar quin dels models s’ajusta millor a la imatge original. Això ho farem, primer, proposant i estudiant una sèrie de paràmetres que quantifiquin l’error entre la imatge original i la imatge sintetitzada. I, després, proposant i estudiant diversos mètodes de decisió basats en aquests paràmetres per a cada model AAM utilitzat. El resultat és un mètode de classificació que aconsegueix taxes d’error no menyspreables, degudes als error inherents al sistema de models AAM així com a l’ambigüitat entre les diferents expressions analitzades.Castellano: El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema automático de reconocimiento de las expresiones faciales. El sistema consta de dos partes: la detección y la extracción de las características faciales y la clasificación de la expresión utilizando las características extraídas. Se nos propuso basar la detección i extracción de las características faciales en la teoría de modelos activos de apariencia y en la implementación de ésta hecha por Mikkel Stegmann. El primer paso, así, es el estudio de los modelos activos de apariencia y de la implementación AAM-API. En este punto proponemos un sistema para la clasificación de las expresiones faciales. Este sistema utiliza los modelos AAM de la siguiente forma: se generaran un conjunto de modelos AAM donde cada uno de ellos contendrá la información de la expresión facial de una emoción. De este modo, dada una imagen de entrada, sintetizándola por cada modelo y evaluando cuál de ellas se ajusta mejor podremos estimar cual será su expresión facial y, por tanto, su emoción. Nuestro trabajo, así, es encontrar la mejor opción para evaluar cual de los modelos se ajusta mejor a la imagen original. Esto lo haremos, primero, proponiendo y estudiando una serie de parámetros que cuantifiquen el error entre la imagen original y la sintetizada. Y, después, proponiendo y estudiando diversos métodos de decisión basados en estos parámetros para cada modelo AAM utilizado. El resultado es un método de clasificación que consigue tasas de error no despreciables, debidas a los errores inherentes al sistema de modelos AAM, así como a la ambigüedad que existe entre las diferentes expresiones analizadas.English: The aim of this project is the development of an automatic facial expression recognition system. The system has two parts: the detection and extraction of the facial features and the expression classification based on the extracted features. It is suggested to base the detection and extraction of the facial features on the Active Appearance models theory and its implementation done by Mikkel Stegmann. The first step we have to do is to study the Active appearance models and the AAM-API implementation. At this moment, a facial features classification system is proposed. This system uses the AAM models as follows: a set of AAM models will be created, each model will contain the facial expressions information that belongs to a specific emotion. Then, having an input image, it is synthesized for each model and then each model synthesis is evaluated to find the one that fits better with the original image. This way, we could estimate which facial expression has the input image and so its emotion. So, our work is find the best evaluation mode, so we could know which model fits better with the original image. We will do this, first, proposing and studying several parameters that could quantify the error between the original and synthesized image. And, then, proposing and studying several decision methods, based on these parameters, for each used AAM model. The result is a classification method that obtains not insignificant error taxes, due to the inherent errors in the AAM models system, as well as the ambiguity between the analyzed facial expressions

Facial expression recognition system based on active appearance models

Català: L’objectiu d’aquest projecte és el desenvolupament d’un sistema automàtic de reconeixement de les expressions facials. El sistema consta de dues parts: la detecció i extracció dels trets facials i la classificació de l’expressió utilitzant els trets extrets. Se’ns va proposar basar la detecció i extracció dels trets facials en la teoria dels models actius d’aparença i en la implementació d’aquesta feta per Mikkel Stegmann. El primer pas, doncs, és l’estudi dels models actius d’aparença i de la implementació AAM-API. En aquest punt proposem un sistema per a la classificació de les expressions facials. Aquest sistema utilitza els models AAM de la següent forma: es generaran un conjunt de models AAM on cadascun d’ells contindrà la informació de l’expressió facial d’una emoció. D’aquesta manera, donada una imatge d’entrada, sintetitzant-la per a cada model i avaluant quina d’elles s’ajusta millor podrem estimar quina serà la seva expressió facial i, per tant, la seva emoció. La nostra feina, doncs, és trobar la millor opció per avaluar quin dels models s’ajusta millor a la imatge original. Això ho farem, primer, proposant i estudiant una sèrie de paràmetres que quantifiquin l’error entre la imatge original i la imatge sintetitzada. I, després, proposant i estudiant diversos mètodes de decisió basats en aquests paràmetres per a cada model AAM utilitzat. El resultat és un mètode de classificació que aconsegueix taxes d’error no menyspreables, degudes als error inherents al sistema de models AAM així com a l’ambigüitat entre les diferents expressions analitzades.Castellano: El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema automático de reconocimiento de las expresiones faciales. El sistema consta de dos partes: la detección y la extracción de las características faciales y la clasificación de la expresión utilizando las características extraídas. Se nos propuso basar la detección i extracción de las características faciales en la teoría de modelos activos de apariencia y en la implementación de ésta hecha por Mikkel Stegmann. El primer paso, así, es el estudio de los modelos activos de apariencia y de la implementación AAM-API. En este punto proponemos un sistema para la clasificación de las expresiones faciales. Este sistema utiliza los modelos AAM de la siguiente forma: se generaran un conjunto de modelos AAM donde cada uno de ellos contendrá la información de la expresión facial de una emoción. De este modo, dada una imagen de entrada, sintetizándola por cada modelo y evaluando cuál de ellas se ajusta mejor podremos estimar cual será su expresión facial y, por tanto, su emoción. Nuestro trabajo, así, es encontrar la mejor opción para evaluar cual de los modelos se ajusta mejor a la imagen original. Esto lo haremos, primero, proponiendo y estudiando una serie de parámetros que cuantifiquen el error entre la imagen original y la sintetizada. Y, después, proponiendo y estudiando diversos métodos de decisión basados en estos parámetros para cada modelo AAM utilizado. El resultado es un método de clasificación que consigue tasas de error no despreciables, debidas a los errores inherentes al sistema de modelos AAM, así como a la ambigüedad que existe entre las diferentes expresiones analizadas.English: The aim of this project is the development of an automatic facial expression recognition system. The system has two parts: the detection and extraction of the facial features and the expression classification based on the extracted features. It is suggested to base the detection and extraction of the facial features on the Active Appearance models theory and its implementation done by Mikkel Stegmann. The first step we have to do is to study the Active appearance models and the AAM-API implementation. At this moment, a facial features classification system is proposed. This system uses the AAM models as follows: a set of AAM models will be created, each model will contain the facial expressions information that belongs to a specific emotion. Then, having an input image, it is synthesized for each model and then each model synthesis is evaluated to find the one that fits better with the original image. This way, we could estimate which facial expression has the input image and so its emotion. So, our work is find the best evaluation mode, so we could know which model fits better with the original image. We will do this, first, proposing and studying several parameters that could quantify the error between the original and synthesized image. And, then, proposing and studying several decision methods, based on these parameters, for each used AAM model. The result is a classification method that obtains not insignificant error taxes, due to the inherent errors in the AAM models system, as well as the ambiguity between the analyzed facial expressions

Participación ciudadana y prestación de servicios públicos de calidad en la municipalidad, Otuzco, 2022

La investigación tiene como objetivo general determinar la relación entre la participación ciudadana y la prestación de servicios públicos de calidad en la municipalidad, Otuzco, 2022. Su enfoque es cuantitativo, de tipo básica, diseño no experimental de corte transversal y nivel descriptivo correlacional, por el cual se aplicó la encuesta y el instrumento denominado cuestionario de 15 ítems en cada variable a la muestra de 08 trabajadores, representado por el total de la población de la Gerencia de Desarrollo Social de la Municipalidad Provincial de Otuzco. Y mediante el procesamiento de datos con los programas estadísticos Microsoft Excel y SPSS Versión 25, se obtuvo los resultados, se discutió los mismos y se concluye con relación positiva (Rho= 0,733 y un p= 0.038) entre las variables participación ciudadana y prestación de servicios públicos de calidad en la municipalidad, Otuzco, 2022

Assessment of cytotoxicity and biosafety of polyphenolic extracts from olive pits

El olivo constituye una fuente de compuestos bioactivos, tanto en su fruto, como en sus subproductos. Algunos de sus compuestos han mostrado beneficios para la salud, siendo objetivo de este trabajo la evaluación de la bioseguridad in vitro e in vivo de extractos de huesos de aceituna ricos en polifenoles. Material y métodos: Se ha evaluado la citotoxicidad mediante adición de extracto de hueso de olivas disuelto en PBS(0-400 mg/l) a un cultivo de la línea celular THP1-XBlue-CD14 y evaluación de la viabilidad celular mediante la reacción de reducción de la resazurina por las células vivas. La bioseguridad se ha evaluado en pez cebra, incubando huevos fecundados en extracto de 0 a 100 mg/l durante 24 a 72 horas y midiendo los parámetros: a) letales (embriones muertos, huevos coagulados), b) subletales (movimientos espontáneos, pigmentación, edemas) y c) teratogénicos (malformaciones, retraso desarrollo). Resultados: La citotoxicidad (efecto tóxico cuando viabilidad inferior al 75%) del extracto de huesos de oliva en la línea celular THP1-XBlue-CD14, está en concentraciones superiores a 50 mg/l de extracto (viabilidad 77,5%), calculando una LD50 (dosis de letalidad 50%) superior a 800 mg/l. La bioseguridad in vivo con los embriones de pez cebra expuestos a concentraciones de extracto de 0-100 mg/l mostró total viabilidad a 24, 48 y 72 horas post fecundación (hpf), no observándose mortalidad ni se apreciaron embriones con efectos subletales, teratógenos, ni adelanto o retraso en la eclosión. Se puede concluir que el extracto de huesos de olivas es altamente bioseguro hasta al menos concentraciones de 100 mg/l.The olive tree is a source of bioactive compounds, both its fruit and its by-products. Some of its compounds have shown health benefits, being objective of this work the evaluation of biosafety in-vitro and in vivo of extracts of olive stones rich in polyphenols. Material and methods: He has been evaluated for cytotoxicity by addition of lyophilized extract dissolved in PBS(0-400 mg/l) to a culture of the cell line THP1-XBlue-CD14 and evaluation of cell viability by the reaction of reduction of resazurin by living cells. Biosecurity has been evaluated in zebrafish, incubating eggs fertilized in 0 to 100 mg/l extract for 24 to 72 hours and measuring parameters: a) lethal (dead embryos, coagulated eggs), b) sublethal (spontaneous movements, pigmentation, edemas) and c) teratogenic (malformations, retardation development). Results: Cytotoxicity (toxic effect when less than 75% viability) extract bones of olive in the cell line THP1-XBlue-CD14, is in concentrations higher than 50 mg/l, calculating a LD50 (dose lethality 50) more than 800 mg/l. The biosafety of zebrafish embryos exposed to concentrations of extract from 0-100 mg/l showed total viability at 24, 48 and 72 hours post fertilization (hpf), not observed mortality or appreciated embryos with sublethal effects, teratogenic, or advancement or delay in hatching. It can be concluded that the bones of olive extract is highly biosecured until at least 100 mg/l concentrations

Anti-inflammatory activity of olive seed polyphenolic extract in the THP1-XBLUE-CD14 human monocytes cell line

El objetivo de este trabajo es evaluar la actividad antiinflamatoria de un extracto de naturaleza polifenólica de huesos de oliva. Material y métodos: Se incubó la línea celular THP1-XBlue-CD14 (invivogen), 80.000 células/pocillo, provocando inflamación (activación de NF-kb) mediante 0.1 μg/ml LPS (lipopolisacárido de E. coli) durante 24 horas. Se evaluó la presencia del extracto (10 y 50 mg/l, concentraciones bioseguras) durante 2 horas a 37 ºC, previa (efecto preventivo) y posterior a la activación proinflamatoria (efecto terapéutico) y se cuantificó colorimétricamente la actividad de fosfatasa alcalina, que se expresa bajo el control del promotor del factor transcripcional de NF-kb. Se evalúa el % actividad de NF-kb en efecto preventivo y terapéutico respecto a cultivos control de células con LPS y sin extracto añadido, que se consideran 100% de NF-kb. Resultados: La capacidad antiinflamatoria preventiva del extracto a 50 mg/l es del 25,5% (IC 95% 16,8-34,2) y el efecto terapéutico del 34,9% (IC 95% 25,3-44,4) para la misma concentración, no presentando actividad significativa a 10 mg/l. Conclusión: Se muestra una actividad de los polifenoles extraídos de los huesos de aceitunas, tanto preventivo de la inflamación como terapéutico de eliminación de la inflamación a través de la inhibición del factor NF-kB previamente activado por LPS a concentraciones de 50 mg/l de polifenoles que previamente se han mostrado seguras.The aim of this study was to assess the anti-inflammatory activity of a polyphenolic extract from olive pits. Material and methods: The THP1-XBlue-CD14 (invivogen) cellular line, 80,000 cells/well, was incubated and inflammation (activation of NF-kb) was produced with 0.1 mg/mL of LPS (lipopolysaccharide from E. coli) for 24 hours. We assessed the presence of the extract (10 and 50 mg/L, biologically safe concentrations) for 2 hours at 37º C, before (preventive effect) and after (therapeutic effect) the proinflammatory activation, and the activity of alkaline phosphatase, which is expressed under the control of the NF-kb transcriptional factor, was quantified by colorimetry. The percentage of activity of NF-kb as preventive effect and therapeutic effect was assessed by comparing it to control cultures of cells with LPS and without extract, which are considered 100% of NF-kb. Results: The preventive anti-inflammatory capacity of the extract at 50 mg/L was 25.5% (95% CI: 16.8-34.2) and the therapeutic effect 34.9% (95% CI: 25.3-44.4) for the same concentration, without any significant activity at 10 mg/L. Conclusion: An activity of polyphenols extracted from olive pits is shown, both in preventing inflammation and therapeutically eliminating inflammation through inhibition of NF-kB factor previously activated by LPS at concentrations of 50 mg/L of polyphenols, which previously haven been shown to be safe

Effect on zebrafish neurodevelopment and neuroprotection of a polyphenolic extract olive seeds

Objetivo: Determinar el efecto de un extracto polifenólico de hueso de oliva en el desarrollo del sistema nervioso y frente al daño inducido mediante la neurotoxina ácido kaínico, utilizando como modelo animal el pez cebra. Material y métodos: Se analiza el efecto del extracto a la máxima dosis tolerada (100 mg/ml de polifenoles) sobre la actividad colinérgica en larvas de pez cebra (72 horas post-fertilización). Se utilizan únicamente huevos fecundados sin anomalías. Se incuban 6 huevos/pocillo en microplaca de 24 pocillos en 2 ml de agua con DMSO (0,1%) a 26 ± 1º C: a) neurodesarrollo: agua (control) y con 100 mg/ml de extracto, como ensayo; b) neuroprotección: agua y ácido kaínico (100 μM) (control) y con 100 mg/ml de extracto (ensayo). Todas las incubaciones por triplicado. A las 72 h se examinan y verifica ausencia de anomalías. Las larvas se homogeneizan y en los sobrenadantes se cuantifica actividad acetilnolinesterasa y concentración proteínas. Resultados: La cantidad de proteína y apreciación morfológica es análoga en todos los ensayos, indicando mismo desarrollo. La acetilcolinesterasa en las larvas de pez, con el extracto polifenólico es del 162,2%(SD 44,2) respecto a controles (100% de actividad) (p < 0,01). Las larvas de pez tratadas con ácido kaínico y extracto polifenólico presentan el 140,1% (SD 22,0) de actividad, respecto a las incubadas únicamente con la neurotoxina (100%) (p < 0,05). Conclusión: Los polifenoles extraídos de los huesos de aceituna producen incremento de actividad colinérgica durante el neurodesarrollo larvario en el pez cebra y protección frente a la neurotoxina ácido kaínico.Objective: To determine the effect of a polyphenolic extract from olive pit on the development of the nervous system as well as its effect on pain induced by the neurotoxin kainic acid, taking the zebrafish as the animal model. Material and methods: We analyse the effect of the extract at the maximum tolerated dose (100 mg/ml of polyphenols) on the cholinergic activity in zebrafish larvae (72 hours post-fertilization). Only fecundated eggs with no abnormalities are used. 6 eggs/bowl are incubated in a 24 bowls microplate in 2 ml of water with DMSO (0.1%) at 26 ± 1º C: a) neurodevelopment: water (control) and 100 mg/ml of extract, as an essay; b) neuroprotection: water and kainic acid (100 μM) (control) and 100 mg/ml of extract (essay). All incubations are in triplicate. After 72 h, incubations are examined and checked for any abnormalities. Larvae are homogenized and acetyl cholinesterase activity and protein concentration in supernatants is quantified. Results: The quantity of protein and the morphologic appreciation is similar in all the essays, showing a standard development. Acetyl cholinesterase in fish larvae, with the polyphenolic extract is 162.2% (SD 44.2) compared to controls (100% of activity) (p < 0.01). Fish larvae treated with kainic acid and polyphenolic acid show 140.1% (SD 22.0) of activity, compared to those only incubated with the neurotoxin (100%) (p < 0.05). Conclusion: Polyphenols extracted from olive pit produce an increase in the cholinergic activity during the larvae neurodevelopment in the zebrafish as well as protection against the neurotoxin kainic acid

No antiadipogenic effect in zebrafish of polyphenols in an olive seed extract

Introducción y objetivo. Los polifenoles de la oliva presentan actividad antiinflamatoria, previenen la apoptosis por estrés oxidativo favorecen el neurodesarrollo y neuroprotección y tienen efecto antiadipogénico en diferentes modelos celulares. Se pretende analizar este posible efecto antiadipogénico en pez cebra midiendo la ganancia de peso, colesterol, triglicéridos y ácidos grasos. Material y métodos. Se han utilizado huevos fecundados e incubados en placas de pocillos a 26±1ºC durante 72 horas: Grupo control en agua con DMSO al 0,1%. Grupo intervención, añadiendo extracto polifenólico a 100mg/l. Al finalizar la incubación se procedió a la cuantificación en ambos grupos de la masa corporal de las larvas secas, proteínas, colesterol total, triglicéridos y ácidos grasos. Resultados y discusión. Los valores de peso analizados no muestran diferencias entre control e intervención, igualmente todos los demás parámetros analizados no han presentado diferencias significativas con la introducción del extracto durante la incubación. Estos resultados no son concluyentes debido posiblemente a que no se ha tenido en cuenta que el tejido adiposo aparece en el pez cebra a las 120 horas postfertilización. Esto abre nuevas perspectivas de estudio de nuestro extracto de polifenoles, ya mostrado como eficaz con efecto antiadipogénico en la diferenciación de fibroblastos de ratón a adipocitos. Conclusión. Se deben realizar nuevos ensayos con el fin de confirmar o descartar el efecto sobre diferentes parámetros relacionados con el metabolismo lipídico, ensayos que tengan en cuenta las condiciones fisiológicas normales del modelo animal escogido.Background and aim. Olive polyphenols have anti-inflammatory activity, prevent apoptosis by oxidative stress, promote neuroprotection and neurodevelopment, and have antiadipogenic effect in different cell models. The aim of this study was to analyze the possible antiadipogenic effect of olive polyphenols in zebrafish, measuring weight gain, cholesterol, triglycerides and fatty acids. Material and methods. Fertilized eggs were used and incubated in well plates with 26±1°C for 72 hours: Control group in water with dimethyl sulfoxide (0.1%); Intervention group, like the control group, but adding polyphenolic extract (concentration: 100 mg/l). After incubation we proceeded to measure body mass of dry larvae, proteins, total cholesterol, triglycerides and fatty acids. Results and discussion. No differences were shown between control and intervention group in all the analyzed parameters. These results were inconclusive possibly because we did not take into account that adipose tissue appears in zebrafish within 120 hours postfertilization. This opens new perspectives to study our extract, as we showed its antiadipogenic effectiveness in the differentiation of mouse fibroblasts to adipocytes. Conclusion. New studies should be performed in order to confirm or exclude the effect of olive polyphenols on lipid metabolism. These studies should take into account normal physiological conditions of the animal model chosen

Actividad anti-adipogénica de un extracto de huesos de aceituna en fibroblastos de ratón

The administration of different polyphenols protects against increased body weight and fat accumulation. The aim of the study was to determine the anti-adipogenic activity of an olive-seed polyphenolic extract, by means of mouse fibroblast cell line 3T3-L1 adipocyte differentiation. Material and methods: cells were incubated and differentiated (6000 cells/cup) in the presence of olive-seed extract at 10 and 50 mg/l biosecure concentrations of polyphenols, and with no extract in the control sample. After 5 to 7 days mature adipocytes are formed. The fat clusters are quantified by means of red-oil staining, 490 nm absorbance, and the expression of the leptin and PPARg genes, and then compared to the values obtained in the cultures before and after adipocyte differentiation. Results: the control samples, with no extract, presented an accumulation of fat of 100%. By contrast, the addition of 50 mg/l of olive-seed extract polyphenols resulted in a 50% accumulation of fat, similar to that of the non-differentiated cells. A 10 mg/l extract concentration had no effect. Anti-adipogenic activity is thus confirmed, as the expression of the PPARg and leptin genes is reduced in adipocyte differentiation in the presence of extract at 50 mg/l. In conclusion, both the formation of fatty substances characteristic of adipogenesis, and the expression of the adipogenic PPARg and leptin genes are found to be inhibited by the prior addition of olive-seed extract polyphenols at a 50 mg/l concentration.La administración de diferentes polifenoles protege contra el incremento de peso y la acumulación de grasa. Objetivo: comprobar la actividad anti-adipogénica de un extracto polifenólico de huesos de aceituna, utilizando la diferenciación a adipocitos de la línea celular 3T3-L1 de fibroblastos de ratón. Material y métodos: se cultivan y diferencian las células (6.000 células/pocillo) en presencia del extracto de huesos de aceitunas a 10 y 50 mg/l de polifenoles, concentraciones bioseguras, y sin extracto como control. A los 5-7 días se forman los adipocitos maduros. Se cuantifican los cúmulos de grasa formados mediante tinción con Oil-Red y medida de la absorbancia a 490 nm y la expresión de los genes de leptina y PPARg, relacionándolos con los valores en los cultivos antes y después de diferenciarse a adipocitos. Resultados: las muestras control, sin extracto, se consideran el 100% de acumulación de grasas. En contraste, la adición de 50 mg/l de extracto de polifenoles de huesos de aceituna muestra un cúmulo de grasa de alrededor del 50%, semejante a las células no diferenciadas. Con 10 mg/l de extracto no se muestra efecto. Se confirma la actividad antiadipogénica, observándose disminución en la expresión de los genes PPARg y de leptina en la diferenciación a adipocitos en presencia del extracto a 50 mg/l. En conclusión, la formación de los cuerpos grasos característicos de la adipogénesis queda inhibida previa adición de 50 mg/l de polifenoles de extracto de huesos de aceituna, así como la expresión de los genes adipogénicos PPARg y de leptina