Maestría en Gestión y Desarrollo de Proyectos de Software · 2021
Desarrollo de un sistema computacional para el análisis de procesos emocionales a través de las técnicas de reconocimiento facial y de potenciales relacionados a eventos
Objetivo: Establecer una metodología basada en las técnicas de reconocimiento facial y de potenciales relacionados a eventos para los procesos de orientación vocacional de universitarios. Metodología: Para la realización de este trabajo se consideró la metodología de desarrollo de software Proceso Unificado Racional (RUP), la cual incluyó las fases de Inicio, Elaboración, Construcción y Transición. Estas fases contemplan los análisis de requerimientos, diseño y construcción de la herramienta para el análisis de emociones, las pruebas con estudiantes, el análisis de pruebas y la entrega final del software. El sistema de análisis de emociones se construyó a través de Reconocimiento Facial de Emociones RFE (Affectiva), evaluación de Electroencefalografía EEG (Emotiv), sistema de gestión de protocolos, aplicación en formato digital de la prueba de Kuder y evaluación automática de las respuestas brindadas por los encuestados según área de interés. Resultados: Se consolidó una metodología basada en RFE y EEG para el análisis de emociones en procesos de orientación vocacional de estudiantes universitarios. Se automatizó la aplicación de la prueba de Kuder. Se realizó el desarrollo de la herramienta computacional para la presentación de protocolos, el seguimiento de emociones con RFE y EEG. Se validó la herramienta con 25 sujetos de prueba, los cuales respondieron la prueba de Kuder y fueron evaluados mediante la herramienta mientras observaban protocolos de estimulación asociados con sus áreas de interés y de no interés. Se analizaron los datos adquiridos y se encontró la efectividad de la herramienta encontrándose un porcentaje de afinidad con la prueba de orientación vocacional con un acierto cercano al 85%, especificidad del 87% y sensibilidad del 88%, resultados de valor para un ambiente de alta variabilidad. Conclusiones: Fue posible consolidar una metodología basada en el análisis de RFE y EEG para complementar las pruebas de orientación vocacional. Se utilizó como medio de referencia la prueba de Kuder que permitió validar la capacidad del método a la hora de identificar emociones al tiempo que se observan protocolos de estimulación asociados con áreas de desempeño vocacional. La metodología propuesta puede ser usada como complemento en los procesos de orientación vocacional y como una prueba rápida para encontrar afinidad entre el evaluado y las diferentes áreas de interés.
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Contenido
- PRESENTACIÓNp. 16
- ANTECEDENTESp. 18
- INFORMÁTICA AFECTIVAp. 18
- ANÁLISIS UNIMODAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE EMOCIONESp. 19
- ANÁLISIS MULTIMODAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE EMOCIONESp. 28
- FUSIONANDO LAS MODALIDADES DE IMAGEN Y VIDEO MEDIANTE PRE Y RFEp. 31
- API’S DE ANÁLISIS MULTIMODAL DE EMOCIONESp. 37
- ÁREA PROBLEMÁTICA Y PREGUNTA DE INVESTIGACIÓNp. 41
- JUSTIFICACIÓNp. 44
- REFERENTE TEÓRICOp. 45
- OBJETIVOSp. 65
- OBJETIVO GENERALp. 65
- OBJETIVOS ESPECÍFICOSp. 65
- METODOLOGÍAp. 66
- RESULTADOSp. 74
- DISCUSIÓN DE RESULTADOSp. 141
- 10 CONCLUSIONESp. 144
- 11 TABAJO FUTURO Y RECOMENDACIONESp. 146
- 12 REFERENCIASp. 39
- 13 ANEXOSp. 157
- Tabla 1. Técnica y porcentaje de precisión obtenido en el RFEp. 23
- componente.Fuente: (J.M. Luck, 2014) (J.-M Hopf, 2002) (BrunoRossion, 2014)p. 37
- Emocionesp. 27
- Tabla 4. Comparativa electroencefalogramas inalámbricos para la investigaciónp. 40
- 1998 – 2016. (Spadies, 2019)p. 43
- Tabla 6. Estado del arte de bases de datos de Macro expresiones Facialesp. 50
- Tabla 7. Estado del arte de bases de datos de Micro expresiones Facialesp. 51
- Tabla 8. Caracteristicas del EEG Emotiv EPOC+ desde Emotiv PRO-SOFTWAREp. 56
- sentimientosp. 60
- Tabla 10. Plan de trabajo fase de elaboración metodología RUPp. 67
- Tabla 11. Requerimientos funcionales del sistemap. 74
- Tabla 12. Tabla de Clasificación de las Actividades Ocupacionalesp. 101
- por parte de un expertop. 107
- Tabla 14. Puntos de referencia facialp. 110
- Tabla 15. Métricas de emoción, valencia, compromiso y promediop. 111
- pruebap. 113
- Tabla 17 Clasificación bandas de frecuencias del Emotivp. 117
- Tabla 18. Promedio estados emocionales Emotivp. 121
- áreas de interés de los estudiantes según test de Kuderp. 129
- Tabla 20. Clasificación por género de las áreas de interésp. 133
- Tabla 21. Estudiantes clasificados por áreas de interésp. 134
- prueba de Kuderp. 71
- prueba de Kuderp. 71
- de Kuderp. 67
- Tabla 25. Tabla de contingencia Emotiv vs Kuderp. 136
- Tabla 26. Tabla de contingencia Affectiva vs Kuderp. 138
- Figura 1. Expresiones de emociones básicas faciales (Affectiva, 2018)p. 20
- facialesp. 111
- decisionesp. 29
- Figura 4. Cantidad de publicaciones de reconocimiento multimodal de emocionesp. 29
- Figura 5. Cantidad de publicaciones de reconocimiento de emociones basado en PREp. 31
- 2014)p. 35
- Figura 8. Referente teóricop. 45
- Figura 9. Plano de valencia-excitaciónp. 47
- Figura 10. Modelo dimensional de emocionesp. 48
- cabezap. 54
- del EEG del IFCNp. 56
- Figura 13. EEG Emotiv EPOC+ basado en el sistema 10-20p. 55
- YouTube según lo propuesto por (Eyben et al., 2010) (Eyben et al., 2009)p. 61
- Figura 15. Matriculados en la UAM por categoríap. 62
- Figura 16. Cantidad de estudiantes matriculados primer semestre año 2019 en la UAMp. 63
- Figura 17. Diagrama de casos de usop. 76
- Figura 18. Interfaz registro de estudiantep. 78
- Figura 19. Diagrama de clases del sistemap. 82
- Figura 20. Modelo de base de datosp. 83
- Figura 21. Módulo de gestión del estudiantep. 85
- Figura 22. Construcción protocolo por área de interésp. 86
- Figura 23. Registro del protocolo en el sistema de análisis de emocionesp. 86
- Figura 24. Historial de protocolos registrados en el sistemap. 87
- Figura 25. Cuestionario Test de Kuderp. 87
- Figura 26. Plantilla área de interés 0 y 1p. 89
- Figura 27. Plantilla área de interés 2 y 3p. 90
- Figura 28. Plantilla área de interés 4 y 5p. 90
- Figura 29. Plantilla área de interés 5,6 y 7p. 91
- Figura 30. Plantilla área de interés 8p. 91
- Figura 31. Plantilla área de interés 9p. 92
- Figura 32. Plantilla validez aplicación Prueba de Kuderp. 93
- Figura 33. Evaluación por área de interés prueba de Kuderp. 94
- Kuderp. 129
- Figura 35. Fichas de evaluación de áreas de interés según test de Kuderp. 97
- Figura 36. Participantes análisis multimodal de emocionesp. 100
- Figura 37. Promedio emociones básicas Affectivap. 112
- Figura 38. Colocación casco electroencefalografíap. 116
- Figura 39. Marcación de evento Emotiv, cambio de profesiónp. 118
- Figura 40. Aplicación del protocolo por área de interésp. 124
- Figura 41. Adaptación modelo circunflejo de Russellp. 126
- los individuos son sometidos a estímulos distinguibles como Miedo y Neutralp. 127
- de que los individuos son sometidos a estímulos distinguibles como miedo y alegríap. 128