Clasificación de emociones básicas mediante análisis cuantitativo de señales EEG

En este trabajo se presenta un metodo de clasificación automática de emociones humanas utilizando la Transformada Wavelet Discreta (TWD) y una red neuronal profunda. Para ello se extraen características cuantitativas de la información espectral de las señales electroencefalográficas (EEG) utilizando la TWD y se separan los datos en cuatro grupos de acuerdo a los atributos de los estímulos emocionales. Posteriormente, se clasifica automáticamente la información espectral utilizando una red neuronal profunda con una efectividad un poco superior a la alcanzada por otros métodos.Fil: Arriola, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Alvarez, Marcela Patricia. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Castro, Liliana Raquel. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Agamennoni, Osvaldo Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaVI Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e IndustrialComodoro RivadaviaArgentinaAsociación Argentina de Matemática Aplicada, Computacional e Industria

Reconocimiento de emociones en la voz empleando redes neuronales y su integración en frameworks multimodales de educción emocional

El habla es una de las formas naturales para que los humanos expresen sus emociones. Es fácil de obtener y procesar en escenarios en tiempo real, pero, sin embargo, el reconocimiento automático del habla emocional implica muchos problemas que necesitan ser estudiados cuidadosamente, tales como: qué emociones podemos identificar realmente, definir concretamente qué se entiende por cada emoción descripta, cuáles son las mejores características para la identificación y qué clasificadores dan el mejor rendimiento. En este trabajo se describe el diseño y desarrollo de redes neuronales para la clasificación de emociones en el discurso hablado (voz), se proponen diferentes métodos para convertir un enfoque categórico de clasificación de emociones a uno dimensional y la integración del clasificador con frameworks multimodales de captura de emociones.Eje: Innovación en sistemas de software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

¿Existen diferencias en las emociones de los alumnos de eso hacia algunas materias según el género?

El presente trabajo analiza las emociones de los estudiantes en su paso por Educación Secundaria, en relación al aprendizaje de diversas materias relacionadas con las ciencias, intentando encontrar posibles diferencias en función del género del sujeto. Para ello, se elaboró un cuestionario que incluye diferentes emociones donde el estudiante debía señalar con que frecuencia experimentaban esas emociones en el aprendizaje de las asignaturas científicas. La muestra está constituida por 510 alumnos de primero de Grado de diferentes carreras y ramas de conocimiento de la Universidad de Extremadura (España) durante el curso académico 2012/2013. Los resultados muestran, principalmente, que los chicos experimentaron emociones positivas hacia la Física, las Matemáticas y la Tecnología a diferencia de las mujeres que manifestaron con mayor frecuencia nerviosismo, preocupación o ansiedad.This paper analyzes the emotions of students on their way through Secondary Education, in relation to learning various subjects related to science, trying to find possible differences by gender of the student. To do this, we developed a questionnaire that includes different emotions where the student should note how often they experienced those emotions in learning science subjects. The sample consists of 510 students from first grade of different races and branches of knowledge of the University of Extremadura (Spain) during the academic year 2012/2013. The results show, mainly, that the boys experienced positive emotions toward Physics, Mathematics and Technology, unlike women who reported more often of nervousness, worry or anxiety.peerReviewe

Un estudio comparativo del desempeño en la clasificación de emociones en imágenes de rostros realizada por diferentes servicios en la nube

Los avances tecnológicos han permitido abrir puertas del conocimiento que traen nuevos beneficios y retos. El auge que ha tenido internet y la capacidad de almacenamiento masivo de información permitieron crear un concepto denominado “la nube”, el cual es una red de servidores remotos a nivel mundial, cuya conexión permite trabajar como un sistema único de manera escalable elásticamente. Debido a la facilidad en disponer esta capacidad de cómputo escalable, diferentes empresas y organizaciones han implementado algoritmos que trabajen con diversos tipos de datos como las imágenes, teniendo acceso de manera remota, usandolos servicios de la nube, permitiendo procesarlas en tiempo real o cercano a él, para una determinada tarea o función.Algunas tareas relacionadas con el procesamiento de imágenes de rostros desarrolladas en los años más recientes con servicios en la nube incluyen: reconocimiento biométrico, determinación de rasgos característicos como género y edad, reconocimiento de emociones en expresiones faciales, entre otras.Se han desarrollado diferentes programas y plataformas que permiten el reconocimientode emociones faciales en imágenes con rostros, incorporando algunas técnicas de inteligencia artificial y conocimiento de expertos de otras áreas como la psicología. Sin embargo, no se encontraron artículos en el estado del arte referentes al grado de precisión y confianza de estos clasificadores en expresiones faciales.Este trabajo de tesis se enfoca de manera específica al desarrollo de una metodología que permita conocer el grado de confianza y precisión de diferentes plataformas que utilicen los servicios de la nube para la clasificación de emociones en expresiones faciales.Además, se propone una herramienta que pudiera incorporarse en un futuro como un servicio complementario de la plataforma IBM Cloud y Watson para la clasificación de emociones en imágenes con rostros, ya que actualmente no cuenta con uno.Para validar los resultados de clasificación se utilizaron diferentes plataformas ya desarrolladas para la clasificación de emociones, además de la herramienta propuesta con el conjunto de datos Cohn-Kanade, el cual ha sido validado por expertos en detección de emociones. También, se usó un conjunto de datos propio, el cual fue generado tomando en cuenta la opinión de la gente mediante una aplicación remota que permite a un usuario clasificar un rostro en alguna de las emociones catalogadas en este trabajo

Propuesta de software de aplicación (app) para detectabilidad y clasificación de emociones mediante expresión facial

164 páginas. Maestría en Diseño.El presente trabajo está centrado en una limitante de la evaluación cualitativa en las de experiencias de usuario: la interpretación de los resultados. El objetivo principal de esta investigación es diseñar, desarrollar e implementar una app que detecte y clasifique emociones por medio de la expresión facial resultante ante cualquier experiencia de usuario sin ser invasivo con el usuario y sin que los resultados sean interpretados subjetivamente por un evaluador. Se expone cómo el Diseño en Nuevas Tecnologías permitió generar una base de de datos retomando los estudios realizados por Charles Darwin, permitiendo clasificar 500 imágenes en 7 categorías principales, así como establecer patrones de identificación de las expresiones faciales de las emociones siendo éstas los recursos de comunicación no verbal y narrativa visual y de identificación para llegar al receptor ante la pregunta ¿qué busca el receptor o usuario final

¿Qué tipo de emociones experimenta el alumnado al ser evaluado con rúbrica?

El aprendizaje es un proceso que para darse en el aula requiere de la reflexión sobre las emociones que ocurren en la misma. Diversas investigaciones han alabado el uso de la rúbrica como herramienta para evaluar las distintas habilidades académicas; sin embargo, hay un vacío con respecto a la afectividad que genera su inmersión en el aula. Nos planteamos explorar las emociones que experimenta el alumnado al ser evaluado con una rúbrica. Un total de 65 alumnos de 2º ciclo de Enseñanza Básica (10 años y 11 años) de Évora (Portugal) cumplimentaron un amplio cuestionario. Los resultados muestran que más del 75% del alumnado muestra emociones positivas al ser evaluado con rúbrica, mientras que un 5% experimenta emociones de índole negativa. En consonancia con este dato, más de un 50% de alumnos experimentan orgullo, tranquilidad, confianza, satisfacción y curiosidad al ser evaluados con rúbrica; mientras que, más de un 20% de estudiantes muestran preocupación, ansiedad, nerviosismo y estrés. Estos resultados están mediatizados por la experiencia, dado que aquellos alumnos que han sido evaluados previamente con rúbrica muestran emociones diferentes a las de aquellos que no han sido evaluados a través de esta he-rramienta

El desarrollo de habilidades emocionales y sociales en alumnado con trastorno del espectro autista : una investigación colaborativa en Educación Infantil y Primaria

En este artículo se exponen parte de los resultados de una investigación en la que se ha utilizado un software educativo para apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje de competencias emocionales de alumnado con trastornos del espectro autista (TEA) escolarizados en Educación Infantil y Primaria. Con ella pretendemos valorar si a través de este proceso se pueden mejorar dichas capacidades y, al mismo tiempo, constituir esta enseñanza como canal fundamental para optimizar las habilidades sociales de este alumnado. Para ello, cinco alumnos con TEA escolarizados en Educación Infantil y Primaria, de edades comprendidas entre 4 y 8 años y de ambos sexos, participaron en una investigación colaborativa entre el profesorado de dichos alumnos y especialistas universitarios a lo largo del curso académico 2010/2011. Los resultados muestran que tras el proceso de intervención educativa, los alumnos participantes en la investigación mejoraron su rendimiento en tareas que evalúan la comprensión de emociones y creencias, además de producirse cambios positivos en sus habilidades sociales; y que el desarrollo de métodos colaborativos entre Escuela-Universidad incide de forma positiva sobre dichos procesos de enseñanza.This article presents some of the results of an investigation in which an educational software has been used to support the process of teaching and learning emotional competencies of students with autism spectrum disorders (ASD) disorders enrolled in pre-school and primary education. With it we intend to assess whether through this process you can improve these skills and, at the same time, constitute this teaching as fundamental channel to optimize the social skills of the students. To this end, five students with ASD enrolled in pre-school and primary, aged between 4 and 8 years and education of both sexes participated in a collaborative research among teachers of these students and specialists University during the academic year 2010 / 2011. The results show that after the educational intervention process, the students participating in the research improved its performance in tasks that assess understanding of emotions and beliefs, as well as producing positive changes in social skills; and the development of collaborative methods between School-University impact positively on these processes of learning

The development of social and emotional skills in students with autism spectrum disorder : a collaborative research in pre-school and primary education

En este artículo se exponen parte de los resultados de una investigación en la que se ha utilizado un software educativo para apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje de competencias emocionales de alumnado con trastornos del espectro autista (TEA) escolarizados en Educación Infantil y Primaria. Con ella pretendemos valorar si a través de este proceso se pueden mejorar dichas capacidades y, al mismo tiempo, constituir esta enseñanza como canal fundamental para optimizar las habilidades sociales de este alumnado. Para ello, cinco alumnos con TEA escolarizados en Educación Infantil y Primaria, de edades comprendidas entre 4 y 8 años y de ambos sexos, participaron en una investigación colaborativa entre el profesorado de dichos alumnos y especialistas universitarios a lo largo del curso académico 2010/2011. Los resultados muestran que tras el proceso de intervención educativa, los alumnos participantes en la investigación mejoraron su rendimiento en tareas que evalúan la comprensión de emociones y creencias, además de producirse cambios positivos en sus habilidades sociales; y que el desarrollo de métodos colaborativos entre Escuela-Universidad incide de forma positiva sobre dichos procesos de enseñanza.This article presents some of the results of an investigation in which an educational software has been used to support the process of teaching and learning emotional competencies of students with autism spectrum disorders (ASD) disorders enrolled in pre-school and primary education. With it we intend to assess whether through this process you can improve these skills and, at the same time, constitute this teaching as fundamental channel to optimize the social skills of the students. To this end, five students with ASD enrolled in pre-school and primary, aged between 4 and 8 years and education of both sexes participated in a collaborative research among teachers of these students and specialists University during the academic year 2010 / 2011. The results show that after the educational intervention process, the students participating in the research improved its performance in tasks that assess understanding of emotions and beliefs, as well as producing positive changes in social skills; and the development of collaborative methods between School-University impact positively on these processes of learning

Estudio y análisis de métodos para la extracción de características y clasificación de emociones basados en EEG

El estado emocional de las personas tiene especial impacto en las actividades cotidianas, por ello, lograr una comunicación más real mediante la sensibilidad emocional entre las máquinas y los usuarios, se ha convertido en una meta importante dentro del contexto de las Interfaces Cerebro Computador (BCI). Esto ha permitido la aparición de la Computación Afectiva, la cual, es un campo emergente de estudio enfocado en el desarrollo de dispositivos y aplicaciones que permitan a las máquinas reconocer, analizar e interpretar las emociones humanas mediante diversos tipos de señales fisiológicas, como por ejemplo EEG. Se han logrado importantes avances dentro de este contexto, sin embargo, los sistemas todavía requieren mayor precisión, por lo cual, se hace importante la investigación de nuevos métodos, métricas y procedimientos que permitan mejorar los resultados obtenidos en investigaciones preliminares. Dentro de los diversos métodos utilizados para el reconocimiento de emociones, el uso de señales EEG ha ido ganando popularidad en base a su velocidad y bajo costo. En el presente Trabajo de Fin de Máster se han estudiado las principales metodologías utilizadas en la Computación Afectiva, enfocándose en el análisis de diversas características que representen de manera significativa a las señales EEG, para construir en base a ellas supervectores de características, que permitan obtener mejores niveles de acierto al aplicar métodos de clasificación de emociones. Para realizar las pruebas, se utilizó principalmente el set de datos SEED y adicionalmente el set de datos DEAP, los cuales constan de señales obtenidas de experimentos realizados mediante la utilización de video, para evocar estados emocionales específicos. Dentro de las características incluidas en el estudio tenemos, las incluidas en el dominio del tiempo, de la frecuencia y de tiempo-frecuencia, las cuales, se combinaron en supervectores, tomando para el efecto aquellas con mayor valor de acierto a nivel individual. Para la realización de las pruebas se utilizó PCA para reducir la dimensionalidad de los datos y SVM polinomial y RBF para la clasificación de emociones. Adicionalmente, se aplicó el método de fuerza bruta para determinar la combinación óptima de canales, logrando mediante su aplicación mejorar en todos los casos los niveles de acierto logrados al utilizar todos los canales en los supervectores. iv Al final del estudio se logró mejorar el rendimiento que tendría una aBCI, mediante la fusión de características adecuadas y canales óptimos en un supervector.The emotional state of people has a special impact on daily activities, therefore, achieving a more real communication through emotional sensitivity between machines and users, has become an important goal within the context of Computer Brain Interfaces (BCI). This has allowed the appearance of Affective Computing, which is an emerging field of study focused on the development of devices and applications that allow machines to recognize, analyze and interpret human emotions through various types of physiological signals, such as EEG. Significant progress has been made in this context, however, the systems still require greater precision, which is why it is important to research new methods, metrics and procedures to improve the results obtained in preliminary investigations. Among the various methods used for the recognition of emotions, the use of EEG signals has been gaining popularity based on its speed and low cost. In the present study, the main methodologies used in Affective Computing have been studied, focusing on the analysis of diverse characteristics that represent EEG signals in a significant way, to build on them supervectors of characteristics that allow obtaining better levels of success when applying methods of classification of emotions. To carry out the tests, the SEED data set was used mainly and, in addition, the DEAP data set, which consists of signals obtained from experiments carried out using video, to evoke specific emotional states. Within the characteristics included in the study we have those included in the domain of time, frequency and time-frequency, which were combined in supervectors, taking for the effect those with the highest success value at the individual level. For the realization of the tests PCA was used to reduce the dimensionality of the data and polynomial SVM and RBF for the classification of emotions. Additionally, the brute force method was applied to determine the optimal combination of channels, achieving through its application to improve in all cases the success levels achieved by using all the channels in the supervectors. At the end of the study it was possible to improve the performance that an aBCI would have, by merging adequate characteristics and optimal channels in a supervector

Cyberpresencia para entornos educativos usando realidad mixta

El nuevo escenario mundial impuesto por el virus SARS-CoV-2, ha provocado una situación problemática atípica en múltiples esferas. El cambio brusco de todo lo presencial a lo no presencial, no solo ha requerido un uso generalizado de la tecnología digital, sino también un cambio en la metodología y en las interacciones comunicativas. En el ámbito de la Educación Superior, el profesorado ha tenido que desenvolverse en nuevos entornos, siendo un gran desafío el uso combinado de la enseñanza presencial y no presencial. En este proyecto se presenta el diseño e implementación de un sistema de cyberpresencia para entornos educativos empleando las gafas de Realidad Mixta (RM) HoloLens 2 de Microsoft. Con ello, se desarrolla una herramienta de software que permite una mejora en los escenarios docentes universitarios mediante la comunicación en entornos mixtos. La herramienta posibilitará al profesorado universitario, integrar en un espacio común la presencialidad (alumnado en clase) con la no presencialidad (alumnado en videoconferencia)