Capstone2026PIA/drowsy-dataset-preprocessed

Reporte del Dataset: Drowsy & Normal

Conteos actuales de archivos en raw_dataset, generados con summarize_dataset.py.

Resumen General de Particiones

Todos los totales y porcentajes del reporte corresponden exclusivamente a train, CV y test. La carpeta auxiliar muestra/ queda excluida.

Carpeta	Drowsy	Normal	Imágenes	% del dataset
Train	9,242	9,358	18,600	66.80%
Validación (CV)	1,956	1,953	3,909	14.04%
Test	2,852	2,485	5,337	19.17%
Total train + CV + test	14,050	13,796	27,846	100.00%

Desglose de originales y aumentadas

Conjunto	Drowsy	Normal	Total	Originales	Aumentadas	% del total
Train	9,242	9,358	18,600	15,892	2,708	66.80%
Validación (CV)	1,956	1,953	3,909	3,909	0	14.04%
Test	2,852	2,485	5,337	5,337	0	19.17%
Total	14,050	13,796	27,846	25,138	2,708	100.00%

Balance de Clases

Criterio orientativo: aproximadamente balanceado si cada clase representa entre 45% y 55% de las imágenes (inclusive). Es una convención descriptiva, no una garantía de calidad o rendimiento.

Conjunto	% Drowsy	% Normal	Mayoritaria / minoritaria	Diagnóstico
Train	49.69%	50.31%	1.01:1	Aproximadamente balanceado
Validación (CV)	50.04%	49.96%	1.00:1	Aproximadamente balanceado
Test	53.44%	46.56%	1.15:1	Aproximadamente balanceado
Total	50.46%	49.54%	1.02:1	Aproximadamente balanceado

Conclusión global: aproximadamente balanceado. El balance global puede ocultar diferencias por partición y carpeta.

Balance sin aumentaciones

Conjunto	Drowsy originales	Normal originales	% Drowsy	Diagnóstico
Train	6,534	9,358	41.12%	Desbalanceado
Validación (CV)	1,956	1,953	50.04%	Aproximadamente balanceado
Test	2,852	2,485	53.44%	Aproximadamente balanceado
Total	11,342	13,796	45.12%	Aproximadamente balanceado

Las aumentaciones no son observaciones independientes. Los archivos guardados dentro de CV y test se incluyen en el conteo y en la evaluación habitual del cargador; para medir generalización, evaluar los originales por separado y reportar las aumentaciones como prueba de robustez.

Resumen de Subgrupos

Los atributos se toman de los CSV, sin inferirlos de las imágenes. Registros cuenta filas de metadatos (participante/fuente por partición); con imágenes cuenta filas con al menos una imagen actual. El total suma registros de las particiones, no personas únicas. Las filas sin imágenes se conservan en los resúmenes y detalles.

kaggle se incluye según los atributos registrados, pero es una fuente agregada: sus etiquetas no verifican los atributos de cada imagen ni representan una sola persona. Los valores por defecto pendientes de revisión tampoco son atributos verificados.

Total global por atributo

Cantidad de registros de metadatos, incluidos los que no tienen imágenes actuales. Total global = suma de train, CV y test; no elimina identificadores repetidos entre particiones.

Subgrupo	Train	Validación (CV)	Test	Total global
Mujeres (woman)	31	9	5	45
Hombres (man)	75	21	12	108
Con gafas	32	5	2	39
Sin gafas	74	25	15	114
Edad 18-25	33	8	10	51
Edad 26+	73	22	7	102
Total registros	106	30	17	153

Cobertura Train: 106 registros; sin carpeta: ninguno; carpeta sin imágenes: 106; carpetas sin metadatos: ninguna.

Cobertura Validación (CV): 30 registros; sin carpeta: kaggle; carpeta sin imágenes: ninguna; carpetas sin metadatos: ninguna.

Cobertura Test: 17 registros; sin carpeta: ninguno; carpeta sin imágenes: ninguna; carpetas sin metadatos: ninguna.

Train

Atributos individuales

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman	31	31	868	2,193	2,389	672	3,061
Género: man	75	74	8,490	7,049	13,503	2,036	15,539
Gafas: yes	32	32	1,694	2,013	3,115	592	3,707
Gafas: no	74	73	7,664	7,229	12,777	2,116	14,893
Edad: 18-25	33	33	6,474	3,986	9,316	1,144	10,460
Edad: 26+	73	72	2,884	5,256	6,576	1,564	8,140

Combinaciones de dos atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes	11	11	199	469	524	144	668
Género: woman; Gafas: no	20	20	669	1,724	1,865	528	2,393
Género: man; Gafas: yes	21	21	1,495	1,544	2,591	448	3,039
Género: man; Gafas: no	54	53	6,995	5,505	10,912	1,588	12,500
Género: woman; Edad: 18-25	6	6	297	534	668	163	831
Género: woman; Edad: 26+	25	25	571	1,659	1,721	509	2,230
Género: man; Edad: 18-25	27	27	6,177	3,452	8,648	981	9,629
Género: man; Edad: 26+	48	47	2,313	3,597	4,855	1,055	5,910
Gafas: yes; Edad: 18-25	7	7	653	796	1,228	221	1,449
Gafas: yes; Edad: 26+	25	25	1,041	1,217	1,887	371	2,258
Gafas: no; Edad: 18-25	26	26	5,821	3,190	8,088	923	9,011
Gafas: no; Edad: 26+	48	47	1,843	4,039	4,689	1,193	5,882

Combinaciones de tres atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 18-25	1	1	0	7	5	2	7
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 26+	10	10	199	462	519	142	661
Género: woman; Gafas: no; Edad: 18-25	5	5	297	527	663	161	824
Género: woman; Gafas: no; Edad: 26+	15	15	372	1,197	1,202	367	1,569
Género: man; Gafas: yes; Edad: 18-25	6	6	653	789	1,223	219	1,442
Género: man; Gafas: yes; Edad: 26+	15	15	842	755	1,368	229	1,597
Género: man; Gafas: no; Edad: 18-25	21	21	5,524	2,663	7,425	762	8,187
Género: man; Gafas: no; Edad: 26+	33	32	1,471	2,842	3,487	826	4,313

Validación (CV)

Atributos individuales

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman	9	9	55	405	460	0	460
Género: man	21	20	1,898	1,551	3,449	0	3,449
Gafas: yes	5	5	265	260	525	0	525
Gafas: no	25	24	1,688	1,696	3,384	0	3,384
Edad: 18-25	8	7	669	711	1,380	0	1,380
Edad: 26+	22	22	1,284	1,245	2,529	0	2,529

Combinaciones de dos atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes	1	1	0	31	31	0	31
Género: woman; Gafas: no	8	8	55	374	429	0	429
Género: man; Gafas: yes	4	4	265	229	494	0	494
Género: man; Gafas: no	17	16	1,633	1,322	2,955	0	2,955
Género: woman; Edad: 18-25	3	3	0	128	128	0	128
Género: woman; Edad: 26+	6	6	55	277	332	0	332
Género: man; Edad: 18-25	5	4	669	583	1,252	0	1,252
Género: man; Edad: 26+	16	16	1,229	968	2,197	0	2,197
Gafas: yes; Edad: 18-25	3	3	238	227	465	0	465
Gafas: yes; Edad: 26+	2	2	27	33	60	0	60
Gafas: no; Edad: 18-25	5	4	431	484	915	0	915
Gafas: no; Edad: 26+	20	20	1,257	1,212	2,469	0	2,469

Combinaciones de tres atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 18-25	1	1	0	31	31	0	31
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 26+	0	0	0	0	0	0	0
Género: woman; Gafas: no; Edad: 18-25	2	2	0	97	97	0	97
Género: woman; Gafas: no; Edad: 26+	6	6	55	277	332	0	332
Género: man; Gafas: yes; Edad: 18-25	2	2	238	196	434	0	434
Género: man; Gafas: yes; Edad: 26+	2	2	27	33	60	0	60
Género: man; Gafas: no; Edad: 18-25	3	2	431	387	818	0	818
Género: man; Gafas: no; Edad: 26+	14	14	1,202	935	2,137	0	2,137

Test

Atributos individuales

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman	5	5	784	633	1,417	0	1,417
Género: man	12	12	1,701	2,219	3,920	0	3,920
Gafas: yes	2	2	401	181	582	0	582
Gafas: no	15	15	2,084	2,671	4,755	0	4,755
Edad: 18-25	10	10	1,662	2,402	4,064	0	4,064
Edad: 26+	7	7	823	450	1,273	0	1,273

Combinaciones de dos atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes	0	0	0	0	0	0	0
Género: woman; Gafas: no	5	5	784	633	1,417	0	1,417
Género: man; Gafas: yes	2	2	401	181	582	0	582
Género: man; Gafas: no	10	10	1,300	2,038	3,338	0	3,338
Género: woman; Edad: 18-25	3	3	607	611	1,218	0	1,218
Género: woman; Edad: 26+	2	2	177	22	199	0	199
Género: man; Edad: 18-25	7	7	1,055	1,791	2,846	0	2,846
Género: man; Edad: 26+	5	5	646	428	1,074	0	1,074
Gafas: yes; Edad: 18-25	1	1	236	181	417	0	417
Gafas: yes; Edad: 26+	1	1	165	0	165	0	165
Gafas: no; Edad: 18-25	9	9	1,426	2,221	3,647	0	3,647
Gafas: no; Edad: 26+	6	6	658	450	1,108	0	1,108

Combinaciones de tres atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 18-25	0	0	0	0	0	0	0
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 26+	0	0	0	0	0	0	0
Género: woman; Gafas: no; Edad: 18-25	3	3	607	611	1,218	0	1,218
Género: woman; Gafas: no; Edad: 26+	2	2	177	22	199	0	199
Género: man; Gafas: yes; Edad: 18-25	1	1	236	181	417	0	417
Género: man; Gafas: yes; Edad: 26+	1	1	165	0	165	0	165
Género: man; Gafas: no; Edad: 18-25	6	6	819	1,610	2,429	0	2,429
Género: man; Gafas: no; Edad: 26+	4	4	481	428	909	0	909

Total (registros por partición)

Atributos individuales

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman	45	45	1,707	3,231	4,266	672	4,938
Género: man	108	106	12,089	10,819	20,872	2,036	22,908
Gafas: yes	39	39	2,360	2,454	4,222	592	4,814
Gafas: no	114	112	11,436	11,596	20,916	2,116	23,032
Edad: 18-25	51	50	8,805	7,099	14,760	1,144	15,904
Edad: 26+	102	101	4,991	6,951	10,378	1,564	11,942

Combinaciones de dos atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes	12	12	199	500	555	144	699
Género: woman; Gafas: no	33	33	1,508	2,731	3,711	528	4,239
Género: man; Gafas: yes	27	27	2,161	1,954	3,667	448	4,115
Género: man; Gafas: no	81	79	9,928	8,865	17,205	1,588	18,793
Género: woman; Edad: 18-25	12	12	904	1,273	2,014	163	2,177
Género: woman; Edad: 26+	33	33	803	1,958	2,252	509	2,761
Género: man; Edad: 18-25	39	38	7,901	5,826	12,746	981	13,727
Género: man; Edad: 26+	69	68	4,188	4,993	8,126	1,055	9,181
Gafas: yes; Edad: 18-25	11	11	1,127	1,204	2,110	221	2,331
Gafas: yes; Edad: 26+	28	28	1,233	1,250	2,112	371	2,483
Gafas: no; Edad: 18-25	40	39	7,678	5,895	12,650	923	13,573
Gafas: no; Edad: 26+	74	73	3,758	5,701	8,266	1,193	9,459

Combinaciones de tres atributos

Subgrupo	Registros	Con imágenes	Normal	Drowsy	Originales	Aumentadas	Total imágenes
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 18-25	2	2	0	38	36	2	38
Género: woman; Gafas: yes; Edad: 26+	10	10	199	462	519	142	661
Género: woman; Gafas: no; Edad: 18-25	10	10	904	1,235	1,978	161	2,139
Género: woman; Gafas: no; Edad: 26+	23	23	604	1,496	1,733	367	2,100
Género: man; Gafas: yes; Edad: 18-25	9	9	1,127	1,166	2,074	219	2,293
Género: man; Gafas: yes; Edad: 26+	18	18	1,034	788	1,593	229	1,822
Género: man; Gafas: no; Edad: 18-25	30	29	6,774	4,660	10,672	762	11,434
Género: man; Gafas: no; Edad: 26+	51	50	3,154	4,205	6,533	826	7,359

Cada tabla de un atributo o combinación reparte los registros cubiertos una sola vez; no sumar entre atributos o tablas diferentes. Las imágenes incluyen aumentaciones, desglosadas en su propia columna.

Detalle por Persona y Fuente

Se muestran los identificadores de carpeta proporcionados; el conteo no verifica identidades. kaggle es una fuente agregada. Los identificadores creados mediante similitud de imágenes tampoco demuestran identidad de persona.

Train

Carpetas de participantes/fuentes: 106; con imágenes: 105.

Persona / fuente	Normal	Drowsy	Total	Originales	Aumentadas	% Drowsy	Diagnóstico
1	199	198	397	330	67	49.87%	Aproximadamente balanceado
2	203	58	261	246	15	22.22%	Desbalanceado
3	441	289	730	647	83	39.59%	Desbalanceado
6	230	154	384	341	43	40.10%	Desbalanceado
7	245	231	476	409	67	48.53%	Aproximadamente balanceado
8	200	201	401	346	55	50.12%	Aproximadamente balanceado
9	202	58	260	244	16	22.31%	Desbalanceado
11	210	150	360	320	40	41.67%	Desbalanceado
13	201	224	425	367	58	52.71%	Aproximadamente balanceado
14	205	218	423	363	60	51.54%	Aproximadamente balanceado
15	199	188	387	325	62	48.58%	Aproximadamente balanceado
16	125	111	236	203	33	47.03%	Aproximadamente balanceado
18	87	125	212	173	39	58.96%	Desbalanceado
19	69	90	159	135	24	56.60%	Desbalanceado
23	84	51	135	121	14	37.78%	Desbalanceado
25	200	182	382	327	55	47.64%	Aproximadamente balanceado
26	49	58	107	91	16	54.21%	Aproximadamente balanceado
27	62	55	117	103	14	47.01%	Aproximadamente balanceado
28	171	242	413	337	76	58.60%	Desbalanceado
29	213	165	378	333	45	43.65%	Desbalanceado
30	228	175	403	357	46	43.42%	Desbalanceado
33	197	239	436	370	66	54.82%	Aproximadamente balanceado
35	204	295	499	417	82	59.12%	Desbalanceado
36	51	47	98	83	15	47.96%	Aproximadamente balanceado
38	201	261	462	386	76	56.49%	Desbalanceado
39	260	267	527	452	75	50.66%	Aproximadamente balanceado
40	201	279	480	397	83	58.12%	Desbalanceado
42	18	12	30	28	2	40.00%	Desbalanceado
43	199	168	367	325	42	45.78%	Aproximadamente balanceado
45	86	141	227	186	41	62.11%	Desbalanceado
47	201	173	374	325	49	46.26%	Aproximadamente balanceado
49	79	137	216	180	36	63.43%	Desbalanceado
50	202	161	363	311	52	44.35%	Desbalanceado
52	201	225	426	357	69	52.82%	Aproximadamente balanceado
53	201	89	290	264	26	30.69%	Desbalanceado
54	213	66	279	255	24	23.66%	Desbalanceado
57	211	234	445	371	74	52.58%	Aproximadamente balanceado
58	187	133	320	283	37	41.56%	Desbalanceado
60	186	162	348	302	46	46.55%	Aproximadamente balanceado
81	0	91	91	63	28	100.00%	Desbalanceado
82	0	28	28	21	7	100.00%	Desbalanceado
83	0	108	108	82	26	100.00%	Desbalanceado
84	0	176	176	122	54	100.00%	Desbalanceado
85	0	93	93	64	29	100.00%	Desbalanceado
86	0	111	111	73	38	100.00%	Desbalanceado
87	0	167	167	112	55	100.00%	Desbalanceado
88	0	71	71	53	18	100.00%	Desbalanceado
89	0	59	59	42	17	100.00%	Desbalanceado
90	0	135	135	94	41	100.00%	Desbalanceado
91	0	252	252	175	77	100.00%	Desbalanceado
92	0	80	80	58	22	100.00%	Desbalanceado
93	0	30	30	21	9	100.00%	Desbalanceado
94	0	23	23	15	8	100.00%	Desbalanceado
95	0	37	37	28	9	100.00%	Desbalanceado
96	0	90	90	64	26	100.00%	Desbalanceado
97	0	123	123	77	46	100.00%	Desbalanceado
98	0	65	65	47	18	100.00%	Desbalanceado
99	0	42	42	28	14	100.00%	Desbalanceado
100	0	82	82	54	28	100.00%	Desbalanceado
101	0	68	68	49	19	100.00%	Desbalanceado
102	0	78	78	56	22	100.00%	Desbalanceado
103	0	40	40	31	9	100.00%	Desbalanceado
104	0	9	9	7	2	100.00%	Desbalanceado
105	0	48	48	33	15	100.00%	Desbalanceado
106	0	0	0	0	0	—	Sin imágenes
107	0	58	58	40	18	100.00%	Desbalanceado
108	0	53	53	39	14	100.00%	Desbalanceado
109	0	29	29	18	11	100.00%	Desbalanceado
110	0	15	15	11	4	100.00%	Desbalanceado
111	0	30	30	23	7	100.00%	Desbalanceado
112	0	36	36	26	10	100.00%	Desbalanceado
113	0	24	24	16	8	100.00%	Desbalanceado
114	0	27	27	20	7	100.00%	Desbalanceado
115	0	10	10	7	3	100.00%	Desbalanceado
116	0	11	11	8	3	100.00%	Desbalanceado
117	0	24	24	18	6	100.00%	Desbalanceado
118	0	15	15	9	6	100.00%	Desbalanceado
119	0	17	17	12	5	100.00%	Desbalanceado
120	0	37	37	24	13	100.00%	Desbalanceado
121	0	16	16	11	5	100.00%	Desbalanceado
122	0	18	18	14	4	100.00%	Desbalanceado
123	0	29	29	18	11	100.00%	Desbalanceado
124	0	32	32	22	10	100.00%	Desbalanceado
125	0	14	14	10	4	100.00%	Desbalanceado
126	0	13	13	10	3	100.00%	Desbalanceado
127	0	11	11	8	3	100.00%	Desbalanceado
128	0	15	15	10	5	100.00%	Desbalanceado
129	0	29	29	19	10	100.00%	Desbalanceado
130	0	22	22	16	6	100.00%	Desbalanceado
131	0	23	23	15	8	100.00%	Desbalanceado
132	0	12	12	9	3	100.00%	Desbalanceado
133	0	12	12	9	3	100.00%	Desbalanceado
134	0	28	28	19	9	100.00%	Desbalanceado
135	0	34	34	23	11	100.00%	Desbalanceado
136	0	14	14	10	4	100.00%	Desbalanceado
137	0	8	8	7	1	100.00%	Desbalanceado
138	0	9	9	6	3	100.00%	Desbalanceado
139	0	7	7	5	2	100.00%	Desbalanceado
140	0	13	13	9	4	100.00%	Desbalanceado
141	0	10	10	7	3	100.00%	Desbalanceado
142	0	11	11	9	2	100.00%	Desbalanceado
143	0	9	9	7	2	100.00%	Desbalanceado
144	0	27	27	18	9	100.00%	Desbalanceado
145	0	7	7	5	2	100.00%	Desbalanceado
146	0	15	15	9	6	100.00%	Desbalanceado
kaggle	2,437	0	2,437	2,437	0	0.00%	Desbalanceado
Total Train	9,358	9,242	18,600	15,892	2,708	49.69%	Aproximadamente balanceado

Validación (CV)

Carpetas de participantes/fuentes: 29; con imágenes: 29.

Persona / fuente	Normal	Drowsy	Total	Originales	Aumentadas	% Drowsy	Diagnóstico
4	274	172	446	446	0	38.57%	Desbalanceado
5	205	110	315	315	0	34.92%	Desbalanceado
22	203	171	374	374	0	45.72%	Aproximadamente balanceado
31	238	165	403	403	0	40.94%	Desbalanceado
32	120	55	175	175	0	31.43%	Desbalanceado
37	228	216	444	444	0	48.65%	Aproximadamente balanceado
44	82	76	158	158	0	48.10%	Aproximadamente balanceado
48	186	105	291	291	0	36.08%	Desbalanceado
51	201	118	319	319	0	36.99%	Desbalanceado
61	0	21	21	21	0	100.00%	Desbalanceado
62	0	31	31	31	0	100.00%	Desbalanceado
63	0	76	76	76	0	100.00%	Desbalanceado
64	0	88	88	88	0	100.00%	Desbalanceado
65	0	31	31	31	0	100.00%	Desbalanceado
66	0	33	33	33	0	100.00%	Desbalanceado
67	0	36	36	36	0	100.00%	Desbalanceado
68	0	25	25	25	0	100.00%	Desbalanceado
69	0	94	94	94	0	100.00%	Desbalanceado
70	0	84	84	84	0	100.00%	Desbalanceado
71	0	28	28	28	0	100.00%	Desbalanceado
72	0	56	56	56	0	100.00%	Desbalanceado
73	0	47	47	47	0	100.00%	Desbalanceado
74	0	118	118	118	0	100.00%	Desbalanceado
75	55	0	55	55	0	0.00%	Desbalanceado
76	12	0	12	12	0	0.00%	Desbalanceado
77	20	0	20	20	0	0.00%	Desbalanceado
78	43	0	43	43	0	0.00%	Desbalanceado
79	27	0	27	27	0	0.00%	Desbalanceado
80	59	0	59	59	0	0.00%	Desbalanceado
Total Validación (CV)	1,953	1,956	3,909	3,909	0	50.04%	Aproximadamente balanceado

Test

Carpetas de participantes/fuentes: 17; con imágenes: 17.

Persona / fuente	Normal	Drowsy	Total	Originales	Aumentadas	% Drowsy	Diagnóstico
10	182	210	392	392	0	53.57%	Aproximadamente balanceado
12	188	167	355	355	0	47.04%	Aproximadamente balanceado
17	202	200	402	402	0	49.75%	Aproximadamente balanceado
20	208	199	407	407	0	48.89%	Aproximadamente balanceado
21	197	200	397	397	0	50.38%	Aproximadamente balanceado
24	123	128	251	251	0	51.00%	Aproximadamente balanceado
34	129	205	334	334	0	61.38%	Desbalanceado
46	196	198	394	394	0	50.25%	Aproximadamente balanceado
55	236	181	417	417	0	43.41%	Desbalanceado
56	204	209	413	413	0	50.61%	Aproximadamente balanceado
59	201	202	403	403	0	50.12%	Aproximadamente balanceado
81	165	0	165	165	0	0.00%	Desbalanceado
82	77	0	77	77	0	0.00%	Desbalanceado
83	177	0	177	177	0	0.00%	Desbalanceado
84	0	22	22	22	0	100.00%	Desbalanceado
85	0	31	31	31	0	100.00%	Desbalanceado
kaggle	0	700	700	700	0	100.00%	Desbalanceado
Total Test	2,485	2,852	5,337	5,337	0	53.44%	Aproximadamente balanceado

Representación de Participantes

Identificadores numéricos distintos: 145. Imágenes por identificador sumando particiones: mínimo 0, máximo 730. La representación no es uniforme.

Identificadores presentes en train y test: 81, 82, 83, 84, 85. Verificar su procedencia antes de afirmar independencia por participante.

Método y Regeneración

Se cuentan archivos directamente dentro de <partición>/<participante>/<normal|drowsy>/, con extensiones .jpg, .jpeg, .png, .bmp y .webp (sin distinguir mayúsculas). Se ignoran archivos ocultos, enlaces simbólicos, muestra/, metadatos y mapas de renombrado. Una aumentación es un nombre terminado en -aug-<número> antes de la extensión; los demás archivos se consideran originales por nombre. No se decodifican imágenes ni se comprueban duplicados o identidades. Las carpetas vacías figuran con cero imágenes.

preprocessing_report.json es un registro de una ejecución de preprocesamiento; no es el inventario actual de esta carpeta ni se usa para estos totales.

Desde la raíz del proyecto:

python3 summarize_dataset.py --input-dir raw_dataset

Detalle Completo de Metadatos

Transcripción de todos los registros y columnas de los CSV, en su orden original. Los archivos fuente no se modifican.

Train — train_metadata.csv

participant	gender	age_group	has glasses
1	man	26+	yes
2	man	18-25	no
3	man	26+	yes
6	man	18-25	no
7	man	26+	no
8	man	18-25	no
9	man	26+	yes
11	man	18-25	no
13	man	18-25	yes
14	man	26+	no
15	woman	26+	yes
16	man	18-25	no
18	man	18-25	no
19	woman	18-25	no
23	man	18-25	no
25	man	26+	no
26	man	18-25	no
27	man	18-25	yes
28	woman	26+	no
29	man	26+	no
30	woman	18-25	no
33	man	18-25	no
35	man	18-25	yes
36	man	26+	no
38	man	18-25	no
39	man	26+	no
40	woman	26+	no
42	man	18-25	no
43	man	18-25	no
45	man	26+	no
47	man	18-25	no
49	man	18-25	no
50	man	18-25	no
52	man	18-25	no
53	man	18-25	no
54	man	18-25	no
57	man	26+	no
58	man	18-25	no
60	man	18-25	yes
81	man	18-25	no
82	woman	18-25	no
83	man	26+	no
84	woman	26+	no
85	woman	26+	no
86	woman	18-25	no
87	woman	26+	no
88	man	26+	no
89	woman	26+	no
90	man	26+	no
91	man	26+	no
92	woman	26+	yes
93	woman	26+	no
94	man	26+	yes
95	man	26+	no
96	man	26+	no
97	woman	18-25	no
98	woman	26+	yes
99	man	26+	no
100	man	26+	no
101	man	26+	no
102	man	26+	no
103	man	26+	no
104	man	26+	no
105	man	26+	no
106	man	26+	no
107	man	26+	no
108	man	26+	no
109	man	18-25	yes
110	woman	26+	yes
111	man	26+	no
112	man	26+	yes
113	man	18-25	yes
114	man	26+	no
115	man	26+	yes
116	woman	26+	no
117	woman	26+	no
118	man	26+	no
119	woman	26+	no
120	man	26+	yes
121	man	26+	no
122	man	26+	yes
123	woman	26+	yes
124	woman	26+	no
125	man	26+	no
126	man	26+	yes
127	woman	26+	yes
128	woman	26+	no
129	woman	26+	yes
130	man	26+	no
131	man	26+	yes
132	man	26+	yes
133	man	26+	yes
134	woman	26+	yes
135	man	26+	no
136	woman	26+	no
137	woman	26+	yes
138	man	26+	yes
139	man	26+	yes
140	man	26+	no
141	man	26+	yes
142	woman	26+	no
143	woman	26+	yes
144	woman	26+	no
145	woman	18-25	yes
146	man	26+	no
kaggle	man	18-25	no

Validación (CV) — cv_metadata.csv

participant	gender	age_group	has glasses
4	man	26+	no
5	man	26+	no
22	man	18-25	no
31	man	18-25	yes
32	man	26+	no
37	man	18-25	no
44	man	26+	no
48	man	26+	no
51	man	26+	no
61	woman	18-25	no
62	woman	18-25	yes
63	woman	18-25	no
64	man	26+	no
65	man	18-25	yes
66	man	26+	yes
67	man	26+	no
68	man	26+	no
69	man	26+	no
70	woman	26+	no
71	woman	26+	no
72	man	26+	no
73	woman	26+	no
74	woman	26+	no
75	man	26+	no
76	woman	26+	no
77	man	26+	no
78	woman	26+	no
79	man	26+	yes
80	man	26+	no
kaggle	man	18-25	no

Test — test_metadata.csv

participant	gender	age_group	has glasses
10	man	18-25	no
12	man	18-25	no
17	woman	18-25	no
20	man	26+	no
21	man	18-25	no
24	man	18-25	no
34	man	18-25	no
46	man	26+	no
55	man	18-25	yes
56	woman	18-25	no
59	woman	18-25	no
81	man	26+	yes
82	man	26+	no
83	woman	26+	no
84	woman	26+	no
85	man	26+	no
kaggle	man	18-25	no