Fecha: septiembre 2019
Autor: Erica Gema Perdomo Suárez
Tutores: Carlos M. Travieso González y Jesús B. Alonso Hernández
Resumen del TFM:
A lo largo de la historia, se han realizado múltiples estudios de la relación emoción y fisiología. Haciendo uso de estos, se plantea el establecer patrones de reconocimiento entre las señales fisiológicas y las emociones, mediante el uso de parámetros estadísticos y entropías.
Para generar el asco y el miedo se han utilizado seis vídeos previamente seleccionados, tres de asco y tres de miedo, repartidos en tres sesiones. Cada sesión cuenta con un vídeo de asco y uno de miedo. Cada prueba realizada se ha dividido en cinco estados: el primero es un estado de relajación, el segundo es el previo a la emoción, el tercero es el estado de la emoción, el cuarto es el post-emoción, y el quinto es la vuelta a la relajación.
El trabajo ha consistido en la toma de datos a partir de diferentes sujetos. A nivel tecnológico se ha utilizado un Arduino como microprocesador, una placa e-Health y sensores para la detección del flujo de aire, el pulso, la saturación de oxígeno en sangre, la conductancia y la temperatura. Se ha hecho uso de una programación previamente diseñada para la obtención de datos y todos los datos recogidos han sido almacenados en una base de datos. Los datos de cada prueba se han dividido según los estados de la emoción para cada vídeo. Y se han parametrizado para su posterior entrada a las redes neuronales.
Se han diseñado ocho redes neuronales artificiales multicapa y se ha hecho uso del entrenamiento supervisado. En el caso del asco, se ha obtenido un buen resultado en el estado de reconocimiento de la emoción, cuanto mayor porcentaje de entrenamiento mejor han sido los resultados. Mientras, que en el caso del miedo, los resultados permiten reconocer solo el estado previo a la emoción, probablemente debido a la duración de los vídeos y a un posible solapamiento entre los diferentes estados.