Trabajo Fin de Máster
Detección automática de emociones mediante el análisis del electroencefalograma
Autor/es | Ortiz Bonilla, Francisco Javier |
Director | Martín Clemente, Rubén
Cruces Álvarez, Sergio Antonio |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones |
Fecha de publicación | 2019 |
Fecha de depósito | 2020-02-11 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería de Telecomunicación |
Resumen | Las emociones son un importante factor en la vida humana y conforman un aspecto de suma relevancia en la comunicación e interacción interpersonal, y hoy día, en un mundo hiper conectado en el que la sociedad es cada vez ... Las emociones son un importante factor en la vida humana y conforman un aspecto de suma relevancia en la comunicación e interacción interpersonal, y hoy día, en un mundo hiper conectado en el que la sociedad es cada vez más dependiente de la tecnología, la mayoría de los sistemas de interacción persona-ordenador son aún deficientes a la hora de identificar los estados emocionales de las personas. La computación afectiva es una rama del estudio y desarrollo de la inteligencia artificial que hace referencia al diseño de sistemas y dispositivos que pueden reconocer, interpretar y procesar emociones humanas. Que los ordenadores y otros dispositivos sean capaces de detectar e identificar cómo se sienten las personas abre la puerta a una cantidad incontable de aplicaciones y supondría una mejora de la calidad de vida para la sociedad. En el presente trabajo se ha estudiado el reconocimiento de emociones mediante el electroencefalograma. Se ha hecho una revisión del estado del arte en esta materia y de técnicas de aprendizaje máquina para posteriormente abordar los problemas de la extracción de características de las señales de encefalograma y la clasificación de emociones. Esta última se ha dividido en dos problemas de clasificación binaria: por un lado se clasifica si la emoción es positiva o negativa (clasificación de la valencia) y por otro si la emoción supone una excitación alta o baja (clasificación del grado de excitación). |
Cita | Ortiz Bonilla, F.J. (2019). Detección automática de emociones mediante el análisis del electroencefalograma. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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