Prototipo de una aplicación de reconocimiento emocional aplicable en el área de la salud
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Date
2023
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Publisher
PUCE - Esmeraldas
Abstract
Este artículo aborda el reconocimiento emocional a través de expresiones faciales capturadas en tiempo real, mediante inteligencia artificial (IA), enfocándose en su aplicación en el ámbito de la salud. Se explora el uso de redes neuronales convolucionales para analizar imágenes faciales y detectar emociones como enojo, felicidad, tristeza y neutralidad. Se emplea el conjunto de datos CK+ para entrenar el modelo y se realiza un exhaustivo preprocesamiento de datos. La arquitectura de red neuronal ResNet se selecciona como base debido a su eficacia. El modelo desarrollado muestra altos niveles de precisión y baja pérdida tanto en el conjunto de entrenamiento como en el de validación. Se observa un desempeño sobresaliente en la identificación de emociones faciales. Además, se crea una aplicación web interactiva que utiliza el modelo para analizar y clasificar emociones en tiempo real y almacena los registros correspondientes en una base de datos. El modelo es sometido a pruebas con un grupo diverso de 10 personas que abarcan diferentes edades, géneros y etnias. A cada individuo se les solicita que mantengan una expresión facial específica durante un período de tiempo determinado. En conjunto, el artículo presenta un prototipo funcional de reconocimiento emocional basado en IA, aplicable en salud para automatizar la evaluación inicial del paciente y acelerar procesos de diagnóstico para evaluar al paciente de forma integral ya que el diagnóstico no se limitaría a un nivel físico sino también psicológico.
Description
Artículo previo a la obtención del grado de Magister en Tecnologías de la Información
Keywords
PyTorch, OpenCV, Inteligencia artificial, Machine learning, Deep learning, Redes neuronales
Citation
POS.985