Reconocimiento de estados afectivos a partir de señales biomédicas. - Bugnon, Leandro Ariel
Las emociones constituyen una parte fundamental de los individuos, influyendo en su comunicación diaria, la toma de decisiones y el foco de atención. La incorporación de las en la tecnología ha avanzado en los últimos años, desde estudios exploratorios en la respuesta a los estímulos, a aplicaciones comerciales en interfaces hombre-máquina. En esta tesis se aborda el desafío del reconocimiento de estados afectivos en varios aspectos. Se revisan las propiedades de cada señal fisiológica en términos de su practicidad y potencial. Se propone un método para adaptar un clasificador a nuevos usuarios, estimando parámetros fisiológicos basales. Luego se presentan dos métodos originales para mejorar las tareas de reconocimiento. El primero es un método supervisado basado en mapas auto-organizativos, que permite representar los espacios de características fisiológicas y modelos emocionales, para analizar las relaciones en los datos. El otro , está basado en máquinas de aprendizaje extremo, una novedosa familia de redes neuronales artificiales que tienen gran poder de generalización y puede entrenarse con pocos datos. Los métodos fueron evaluados y comparados con los del estado del arte, en corpus realistas y de acceso libre.