Diseño de un prototipo para el reconocimiento en tiempo real de emociones a través de expresiones faciales utilizando técnicas de Deep Learning - Peñafiel Miño, Ricardo Andrés (2024)
En la actualidad, la inteligencia artificial tiene un alcance mayor en diferentes ámbitos de la vida del ser humano. Esta tecnología se acopla a las necesidades cotidianas por lo que la interacción entre personas y máquinas es más frecuente. El reconocimiento de emociones mediante expresiones faciales se utiliza en múltiples campos, ya que estas expresiones son el medio principal para mostrar sentimientos y estados de ánimo. El presente estudio se centra en el reconocimiento facial de emociones como felicidad, neutral, miedo, sorpresa, enojo, tristeza y disgusto al utilizar para ello diferentes técnicas de Deep Learning como son: Redes Neuronales Convolucionales (CNN, del inglés convolutional neural networks), Red Neuronal Recurrente y Transfer Learning. Para el entrenamiento y pruebas del sistema se utiliza la base de datos creada por FER 2013. Además, este análisis se realiza con las métricas de sensibilidad, exactitud, precisión y especificidad, para determinar el mejor de ellos para su implementación en el prototipo. El modelo que brinda mejores prestaciones es el CNN ya que tiene una precisión del 57% y es el que se implementa en el prototipo, el mismo que tiene un diseño amigable para el usuario, dispone de un LCD, que permite visualizar la emoción que predice el prototipo y una impresora que entrega una frase con la finalidad mejorar el estado de ánimo de la persona. Con la entrega de una frase motivadora se despierta una emoción asociada a ella, que puede ser agradable o no depende del sujeto. Por lo tanto, si a las personas se les repite palabras como: lo conseguirán, el éxito y mejorar, se puede conectar con emociones como la felicidad, la confianza y la valentía, para alcanzar más posibilidad de actuar para conseguir algo. En las pruebas realizadas, el número de personas que al leer la frase cambiaron su estado de ánimo a felices, al inicio de la prueba se tenía un 35% y se logró culminar con un 50% de personas felices.