Detección y cuantificación de emociones en población mexicana mediante el análisis de expresiones faciales y reconocimiento de voz.

Francisco Emiliano Sánchez Callejas

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dc.rights.license	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Irving Armando Cruz Albarrán	es_ES
dc.creator	Francisco Emiliano Sánchez Callejas	es_ES
dc.date.accessioned	2025-01-09T21:23:54Z
dc.date.available	2025-01-09T21:23:54Z
dc.date.issued	2025-01-20
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11301
dc.description	Las emociones son parte fundamental del ser humano y pueden transmitirse de diferentes maneras, por ejemplo, mediante expresiones faciales y el tono de voz. Esta información puede utilizarse para realizar un diagnóstico preciso de su estado emocional. En este contexto, se han desarrollado sistemas de reconocimiento de emociones utilizando métodos como los coeficientes cepstrales en la escala de Mel y la visión por computadora para la extracción de características y algoritmos como las redes neuronales convoluciones para la identificación tanto del rostro como de la voz. Los algoritmos utilizados en este tipo de sistemas de reconocimiento han demostrado su utilidad en la identificación de emociones al ser validados por medio del uso de bases de datos de expresiones faciales y voz, sin embargo, estas bases de datos suelen ser enfocadas en poblaciones extranjeras, por lo que las características de otra población, en este caso la mexicana, no son tomadas en cuenta. Además, los sistemas existentes únicamente detectan la emoción del individuo, sin embargo, no entregan un nivel emocional que permita al usuario identificar de manera correcta dicha emoción. El principal interés dentro de este trabajo de investigación es generar una herramienta que permita a profesionales de la salud mental satisfacer una necesidad para un mejor diagnostico; por ello, se propone el desarrollo de un sistema embebido de clasificación y cuantificación de emociones en población mexicana adulta, mediante el análisis de expresiones faciales y reconocimiento de voz. El sistema se desarrolló utilizando coeficientes cepstrales en la escala de Mel y considerando los niveles de intensidad y herramientas de visión artificial para la extracción de características y redes neuronales convoluciones para la clasificación; y a través del entrenamiento del modelo basado en la concatenación de imágenes se logró obtener una precisión del 99.95 %, una pérdida de 0.02 %, mientras que, para la precisión en la validación, la exactitud, la sensibilidad y el valor F1 se obtuvo un 100 %, y la perdida de la validación con un valor de 0 % para las emociones felicidad, tristeza y el estado neutral.	es_ES
dc.format	pdf	es_ES
dc.format.extent	1 recurso en línea (86 páginas)	es_ES
dc.format.medium	computadora	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Autonoma de Querétaro	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.subject	Expresiones faciales, Tono de voz, Cuantificación, clasificación, emociones, MFCC, CNN	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Detección y cuantificación de emociones en población mexicana mediante el análisis de expresiones faciales y reconocimiento de voz.	es_ES
dc.type	Anotación	es_ES
dc.creator.tid	ORCID	es_ES
dc.contributor.tid	ORCID	es_ES
dc.creator.identificador	0000-0002-6289-4324	es_ES
dc.contributor.identificador	0000-0002-5962-6599	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES
dc.format.support	recurso en línea	es_ES
dc.matricula.creator	265784	es_ES
dc.folio	IGMAC-265784	es_ES