RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Estimación del estado emocional a través de datos fisiológicos con técnicas de machine learning
A1 García Muñoz, Diego
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina
K1 Inteligencia artificial
K1 Aprendizaje automático
K1 Computación afectiva
K1 Estados emocionales
K1 Señales fisiológicas
K1 Modelos predictivos
K1 2490 Neurociencias
AB En este trabajo se explora la posibilidad de predecir el estado de ánimo de una persona que está realizando una tarea específica. El método para lograrlo es el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que, utilizando la información proveniente de los órganos periféricos (corazón, músculos, piel, etc.) sea capaz de predecir el estado emocional del sujeto.El aprendizaje automático, es una disciplina de la inteligencia artificial, que se basa en la extracción de características, que resuman las señales fisiológicas, para entrenar modelos capaces de predecir distintas emociones con un alto grado de precisión. Así pues, el objetivo principal que se persigue es la creación y adaptación de un modelo predictivo completo, desde la selección de la base de datos hasta los resultados del conjunto de validación, que ayude a comprender los mecanismos subyacentes a la detección automática de emociones, a partir de datos electrofisiológicos, como las señales de electrocardiograma (ECG), respiración (RESP), sudoración de la piel (EDA), etc. pues ofrecen una ventana hacia la respuesta emocional del cuerpo.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/72164
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/72164
LA spa
DS UVaDOC
RD 23-ene-2025