Reconocimiento de niveles de ansiedad a partir del análisis multimodal y técnicas de aprendizaje de máquina en señales fisiológicas

Aunque en la actualidad, los sistemas de reconocimiento de niveles de ansiedad son ampliamente utilizados en la fase de terapia cognitiva conductual, interfaz hombre computador, técnicas de manejo afectivas, las técnicas de procesamiento desarrolladas aun no alcanzan porcentajes de acierto altos, debido a problemas presentes en las mismas señales, como pueden ser los procesos de filtrado, artefactos, sistemas de caracterización que no determinan a ciencia cierta el contenido emocional presente en dichas señales ó sistemas de clasificación que no realizan en forma óptima su tarea. De igual forma se describe la idea fundamental de cada una de las técnicas con sus pro y sus contra, con el fin de establecer un marco comparativo y de esta forma encontrar una combinación de técnicas que ofrezcan el mínimo de error en el reconocimiento de la emoción presente procedente de una señal fisiológica. Con base en los problemas que presentan los sistemas de reconocimiento de emociones, se requiere de un sistema capaz de realizar esta tarea de manera robusta que aplique técnicas que sean capaces de cuantificar la información presente en las diferentes señales fisiológicas estudiadas. Por tanto se propone el desarrollo de una metodología para el reconocimiento de estados de ansiedad, mediante un análisis multimodal y técnicas de aprendizaje de maquina en señales fisiológicas con el fin de aplicar esta metodología en el tratamiento psicológico para el control de la ansiedad.Although inthe present systems of emotion recognition are widely used in the phase of cognitive behavioral therapy, computer human interface, techniques of emotional management, the techniques developed processing even not reach percentages higher confidence due to problems at the same signals, such as filtering processes, devices, systems characterization not determine with certainty the emotional content present in these signals or classification systems that do not perform optimally in their task. Likewise the fundamental idea of each of the techniques with their pros and cons, in order to establish a comparison frame and thus to find a combination of techniques which offer the least error in recognizing emotion described present from a physiological signal. Based on the problems presented by the emotion recognition systems, requires a system capable of performing this task robustly implement techniques that are able to quantify the information in the different physiological signals studied. Therefore a methodology for the recognition of anxiety states proposed by multimodal analysis techniques and machine learning in physiological signals in order to apply this methodology in psychological treatment for anxiety management

Detección de estados de ánimo mediante el procesamiento de señales acústicas

En este trabajo podrá encontrar una aproximación hacia la detección de estados emocionales, entendiéndose como aquellas emociones que generan cambios físicos en los cuerpos humanos, que a su vez generan alteraciones en los procesos de producción sonora en el habla. Se propone entonces un método para detectar estas alteraciones en estos procesos y, en consecuencia, detectar las emociones que los causan, esto, por medio del procesamiento de señales acústicas y, propiamente, mediante el apoyo un área reciente del procesamiento de señales llamada reconocimiento de emociones en el habla. En concreto, este trabajo se centra en la detección de la emoción ira (o furia) utilizando una base de datos de audios grabados en un contact center. Para lograr esto, se describe el proceso realizado desde la creación de la base de datos de audios, junto con su respectivo procesamiento, pasando por la caracterización de los patrones resultantes y finalizando con la clasificación y análisis de resultados.In this work you can find an approach to the detection of emotional States, understood as those emotions that generate physical changes in human bodies, which in turn generate alterations in the processes of sound production in speech. A method is then proposed to detect these alterations in these processes and, consequently, to detect the emotions that cause them, this, through the processing of acoustic signals and, properly, through the support of a recent area of signal processing called speech emotion recognition. Specifically, this work focuses on the detection of anger emotion using a database of audios recorded in a contact center. To achieve this, the process carried out from the creation of the audio database, along with its respective processing, through the characterization of the resulting patterns and ending with the classification and analysis of results is described.Ingeniero (a) ElectrónicoPregrad

Diseño de un sistema de detección y clasificación de cambios emocionales basado en el análisis de señales fisiológicas no intrusivas

176 p.Aunque la autonomía y la independencia de las personas son valores inherentes en los sereshumanos, existen colectivos que no pueden disfrutar plenamente de ellos, como es el caso de:personas de la tercera edad, enfermos crónicos, personas con determinada discapacidadintelectual, etc. Promover la independencia de estas personas, tanto en ambientes laboralescomo sociales, es uno de los principales aspectos para mejorar su calidad de vida y la de losfamiliares y tutores que los asisten. El estudio de las emociones humanas y sus respuestas antedeterminados eventos, es un paso importante para avanzar en este camino.Dentro de los trabajos cuyo enfoque es el de proporcionar apoyo a las personas conautonomía reducida, el presentado en esta investigación tiene como fin el desarrollo de unalgoritmo que permita detectar cambios emocionales a partir de la lectura de variablesfisiológicas recogidas de forma no invasiva, como son la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) yla respuesta galvánica de la piel (GSR).Esta propuesta de tesis presenta un sistema de clasificación emocional en tiempo real basadoen máquinas de estados finitos, a partir del análisis de la HRV y GSR. El algoritmo desarrolladodetecta la activación del sistema nervioso simpático relacionada con estados de alerta y estrés,y la inhibición del mismo asociada a emociones como el bienestar y la tristeza sin lloro.Con el objeto de mejorar las propuestas ya existentes, el sistema tiene la capacidad de graduarla activación e inhibición simpática en tres niveles: baja, media o alta, haciendosimultáneamente una clasificación del tipo de activación y etiquetándola como estréscontinuado o alerta momentánea.Se realizaron cuatro experimentos con el objeto de disponer de una base de datos de señalesfisiológicas asociadas a cambios emocionales. Para ello se diseñaron varios experimentos queen condiciones de laboratorio, permitan elicitar de la forma más real posible emocionesbásicas (enfado, bienestar, diversión, sorpresa, asco, miedo y tristeza) y estados de estrés.Para medir el ratio de acierto del algoritmo en la identificación de las emociones llevadas aestudio, se ha utilizado el parámetro F1¿score. Los resultados obtenidos tras aplicar el sistemaa base de datos, muestran una precisión de 0.98 para detectar estados de activación alta, 0.97para media y 0.94 para baja. La precisión obtenida en la detección de estados de inhibición esde 1.00 en la emoción sorpresa y 0.987 en bienestar. Una vez analizados los resultados, sepuede afirmar que se ha diseñar una herramienta con elevados ratios de acierto en ladetección y clasificación de estados emocionales, basada en el estudio de la activación einhibición del sistema nervioso simpático

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.Objective: To establish a methodology based on facial recognition techniques and event-related potentials for the vocational orientation processes of university students. Methodology: For the realization of this work, the Rational Unified Process (RUP) software development methodology was considered, which included the phases of Initiation, Elaboration, Construction and Transition. These phases contemplate the requirements analysis, design and construction of the emotion analysis tool, student testing, test analysis and final delivery of the software. The emotion analysis system was built through Facial Recognition of Emotions RFE (Affectiva), Electroencephalography EEG evaluation (Emotiv), protocol management system and automatic Kuder test evaluation. Results: A methodology based on RFE and EEG was consolidated for the analysis of emotions in vocational orientation processes of university students. The application of the Kuder test was automated. A computational tool was developed for the presentation of protocols, monitoring of emotions with RFE and EEG. The tool was validated with 25 test subjects, who responded to the Kuder test and were evaluated using the tool while observing stimulation protocols associated with their areas of interest and non-interest. The acquired data were analyzed and the effectiveness of the tool was found, finding a percentage of affinity with the vocational orientation test with a hit rate close to 85%, specificity of 87% and sensitivity of 88%, results of value for an environment of high variability.Conclusions: It was possible to consolidate a methodology based on RFE and EEG analysis to complement vocational orientation tests. The Kuder test was used as a reference medium, which allowed validating the ability of the method to identify emotions while observing stimulation protocols associated with areas of vocational performance. The proposed methodology can be used as a complement in vocational orientation processes and as a quick test to find affinity between the evaluated and the different areas of interest

EMPATÍA-CM: protEcción integral de las víctimas de violencia de género Mediante comPutación AfecTIva multimodal

The EMPATIACM project begins in January 2019, executed by a multidisciplinary team formed by the Institute of Gender Studies in Universidad Carlos III of Madrid (UC3M-IEG, with research staff from several branches of the Social Sciences and Humanities) and by the UC3M-TEC group (formed in turn by research personnel from several branches of Engineering), with the  fundamental objective  of   understanding the reactions of victims of Gender-based Violence (GBV) to dangerous situations, generate mechanisms for automatic detection of these situations and study how to react in a comprehensive, coordinated and effective way to protect them in the best possible way. This objective is divided into six sub-objectives, which demonstrate the need and added value of the multidisciplinary approach. EMPATIA combines cyberphysical systems and affective computing proposing a comprehensive protocol that improves the protection of victims of gender violence with a solution capable of automatically, immediately and remotely warning of risk situations. Close to the end of the project, it is time to assess the work done and the results achieved, presenting the contributions in each of the sub-objectives raised in the project proposal.El proyecto EMPATIACM comienza en enero de 2019, a cargo de un equipo multidisciplinar formado por el Instituto de Estudios de Género de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M-IEG, con personal investigador de varias ramas de las Ciencias Sociales y las Humanidades) y por el grupo UC3M-TEC (formado a su vez por personal investigador de varias ramas de la Ingeniería), con el objetivo fundamental de entender las reacciones de las víctimas de la Violencia de Género (VG) ante situaciones de peligro, generar mecanismos de detección automática de estas situaciones y estudiar cómo reaccionar de forma integral, coordinada y eficaz para protegerlas de la mejor forma posible. Este objetivo se divide en seis subobjetivos, que demuestran la necesidad y valor añadido del enfoque multidisciplinar. EMPATIA aúna sistemas ciberfísicos y computación afectiva proponiendo un protocolo integral que mejora la protección de las víctimas de violencia de género con una solución capaz de avisar de forma automática, inmediata y remota de situaciones de riesgo. Cerca del final del proyecto, es el momento de hacer balance del trabajo realizado y los resultados alcanzados, presentando las aportaciones en cada uno de los subobjetivos planteados en la propuesta del proyecto

Reconocimiento de Emociones a partir de la Actividad Eléctrica Cerebral con Técnicas de Deep Learning.

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en el desarrollo y aplicación de técnicas de deep learning para el reconocimiento de emociones a partir de la actividad eléctrica cerebral (EEG). Se parte de la premisa de que el EEG es una valiosa fuente de información capaz de revelar los estados emocionales de un individuo. Esta investigación se enfoca en abordar el problema de detectar emociones a partir de datos EEG, lo cual tiene una relevancia significativa en áreas como Brain Computer Interface (BCI), la salud mental y la neurociencia afectiva. A lo largo de este estudio, se ha utilizado la red neuronal profunda EEG-Inception, para analizar y clasificar patrones específicos en las señales EEG asociados con diferentes estados emocionales. Estas señales EEG fueron extraídas de la base de datos SEED, y su contenido permitió llevar a cabo una clasificación multiclase que incluye la identificación de las siguientes emociones triste, neutra y feliz, así como una clasificación binaria destinada a distinguir entre los estados emocionales de felicidad y tristeza. Los resultados obtenidos han sido notables. En la clasificación multiclase se ha alcanzado una precisión del 51,58%, mientras que, en la clasificación binaria se ha obtenido una mejora significativa alcanzando un 77,49% de precisión. Este tipo de investigaciones se enfrenta a desafíos debido a las diferencias entre sujetos y a la dificultad del modelo para generalizar patrones entre ellos. Sin embargo, los resultados obtenidos indican un enfoque prometedor y sugieren oportunidades de mejora en este campo de estudio. En conclusión, este TFG representa un avance significativo en el campo del reconocimiento de emociones a partir de señales EEG utilizando técnicas de DL. A pesar de los desafíos presentes, los resultados obtenidos proporcionan una base sólida para futuras investigaciones y mejoras en la detección de emociones a partir de señales biomédicas. Este trabajo no solo amplía nuestro conocimiento sobre la relación entre la actividad cerebral y las emociones, sino que también abre la puerta a una serie de aplicaciones prácticas que pueden tener un impacto positivo en la sociedad en general.Grado en Ingeniería Biomédic

Sistema electrónico para el monitoreo de los niveles de estrés laboral que padecen profesionales aplicando algoritmos de Machine Learning

Desarrollar un sistema electrónico que permita el monitoreo de los niveles de estrés laboral para mejorar el rendimiento mediante sugerencias de técnicas de control.El presente trabajo de titulación consiste en el desarrollo de un sistema electrónico que permita realizar la predicción del nivel de estrés laboral mediante el uso de algoritmos de Machine Learning, donde el principal objetivo es detectar y monitorear los niveles de estrés en un grupo de profesionales y contribuyendo así en su control, para que de esta forma se pueda mejorar el rendimiento laboral, lo cual puede ser utilizado como un apoyo en el ámbito de la salud ocupacional, brindando herramientas que permitan un manejo efectivo del estrés en el entorno laboral. El desarrollo de este sistema sigue la metodología del Modelo en "V", garantizando un enfoque estructurado y eficiente en cada etapa del proceso. Para el diseño del prototipo se cuenta con algunos sensores que permiten obtener las señales de algunas variables fisiológicas, también se emplean placas como Arduino UNO y Raspberry Pi 4 para el procesamiento de los datos, con lo que se permitirá calcular el nivel de estrés laboral que experimenta el usuario. Los datos y resultados obtenidos se podrán visualizar a través de una interfaz gráfica desarrollada en Django. Por último, para verificar la funcionalidad y validez de este sistema, se llevaron a cabo pruebas con un grupo del personal administrativo de la facultad FECYT de la Universidad Técnica del Norte, que incluyó tanto hombres como mujeres, analizando los distintos niveles de estrés dependiendo de cada paciente. Además, al aplicar las técnicas sugeridas, se pudo constatar una reducción en los niveles de estrés, y los participantes pudieron notar un mejor rendimiento en sus funciones laborales. Este sistema puede ser un gran apoyo en el ámbito de la salud ocupacional, aportando un mejor diagnóstico y seguimiento adecuado en los profesionales afectados.Ingenierí

Computación afectiva: tecnología y emociones para mejorar la experiencia del usuario

Actualmente, la Computación Afectiva es un área de investigación emergente cuyo objetivo es el desarrollo de dispositivos y sistemas capaces de reconocer, interpretar, procesar y/o simular las emociones humanas para mejorar la interacción entre el usuario y la computadora. Estos sistemas “afectivos”, por lo tanto, deben ser capaces de: 1) capturar y reconocer los estados emocionales del usuario a través de mediciones sobre señales generadas en la cara, la voz, el cuerpo, o cualquier otro reflejo del proceso emocional que se esté llevando a cabo; 2) procesar esa información clasificando, gestionando, y aprendiendo por medio de algoritmos que se encargan de recoger y comparar gran cantidad de casos, y que tienen en cuenta los estados emocionales del usuario y, en su caso, del ordenador; y, por último, 3) generar las respuestas y las emociones correspondientes, que pueden expresarse a través de diferentes canales: colores, sonidos, robots, o personajes virtuales dotados de expresiones faciales, gestos, voz, etc.Facultad de Informátic

Computación afectiva: tecnología y emociones para mejorar la experiencia del usuario

Actualmente, la Computación Afectiva es un área de investigación emergente cuyo objetivo es el desarrollo de dispositivos y sistemas capaces de reconocer, interpretar, procesar y/o simular las emociones humanas para mejorar la interacción entre el usuario y la computadora. Estos sistemas “afectivos”, por lo tanto, deben ser capaces de: 1) capturar y reconocer los estados emocionales del usuario a través de mediciones sobre señales generadas en la cara, la voz, el cuerpo, o cualquier otro reflejo del proceso emocional que se esté llevando a cabo; 2) procesar esa información clasificando, gestionando, y aprendiendo por medio de algoritmos que se encargan de recoger y comparar gran cantidad de casos, y que tienen en cuenta los estados emocionales del usuario y, en su caso, del ordenador; y, por último, 3) generar las respuestas y las emociones correspondientes, que pueden expresarse a través de diferentes canales: colores, sonidos, robots, o personajes virtuales dotados de expresiones faciales, gestos, voz, etc.Facultad de Informátic

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