Se presenta la importancia del reconocimiento de expresiones faciales en computación afectiva y casos de aplicaciones en salud.

1. Computación Afectiva y sus
aplicaciones en Salud
Esther Rojas Krugger ( twitter : @erojask7)

2. • Pepper es un robot humanoide diseñado
para mostrar emociones
• Fue tan bien aceptado que se vendió en
cuestión de un minuto, según su creador
japonés, SoftBank Robotics Corp.
( CNN ESPAÑOL)

3. Expresiones
faciales y
emociones
1872-Charles Darwin
“...Los jóvenes y los adultos de razas
muy distintas, tanto humanos como
animales, expresan similares
estados mentales con los mismos
movimientos".

4. 1971-Ekman y
Friesen
Realizaron investigaciones en
sujetos de culturas occidental y
oriental.
Reportaron 6 expresiones faciales
como universales y constantes a
lo largo de las culturas
TRISTEZA IRA
ALEGRÍA
ASCO
DESPRECIO
MIEDO
SORPRESA

5. MicroExpresiones
Expresiones que las personas
muestran cuando intentan ocultar
sus verdaderas emociones.
Ekman ha estudiado las
microexpresiones en detalle y ha
escrito extensivamente acerca de
su uso para detectar engaños y
mentiras.

6. Computación afectiva
(Affective Computing)
“Es el estudio y desarrollo de sistemas y dispositivos que pueden reconocer,
interpretar, procesar y simular el afecto humano”
Rosalind Picard

7. Análisis automático de expresiones faciales
( AFEA)
• 1978
Suwa y compañeros., usaron 20
puntos de tracking en una
secuencia de imágenes(frames de
video) .
• 1980-1990
Los computadores de alta
capacidad de procesamiento
empezaron a abaratarse y ser más
accesibles.
• >1990
Los sistemas de AFEA son un
campo de investigación activo en
ciencia de la computación

8. Computación Afectiva en Salud
Hoy tuve un
duro día de
trabajo
¿Quieres
que
hablemos
de ello?

9. Autismo
• Apoyo en la mejora de:
• Percepción de la emoción
• Producción de la expresión
facial
• Mejor comprensión del autismo

10. SMILEMAZE
• El jugador debe generar una
sonrisa para eliminar los
adversarios en el juego.
• El Entrenamiento en la
generación de expresiones
faciales pueden mejorar la
percepción de las mismas

11. Aplicaciones :Esquizofrenia
• Presentan alteraciones en la
manifestación de las expresiones
faciales
• Pocas ocurrencias de tristeza, ira
y miedo (Wang y compañeros,
2008)

12. Aplicaciones:Pacientes virtuales en salud
mental
– Simulación y modelamiento de problemas psicológicos humanos
– Entrenamiento del personal, antes de que trabajen con pacientes
reales

13. Aplicaciones: ¿Dolor o no dolor?
– Ashraf y compañeros ( 2009)
desarrollaron un enfoque que
automáticamente reconoce el
dolor.
– Monitorear pacientes de forma
automática
– Cuando el staff médico no está
disponible o está sobrecargado
de trabajo
– Escenarios de vida asistida/
– Cuanto la autovaloración del
paciente no es suficiente
(enfermedades severas o niños)

14. Aplicaciones: Depresión
• Estimación de la severidad de la depresión
• El equipo MIT Lincoln Lab, logró un error de 6.53 sobre un rango de
severidad entre 0 y 43.

15. Conclusiones
• La computación afectiva nos permite conocer más acerca del comportamiento humano.
• Sus aplicaciones en Salud es diversa.
• El análisis automático de expresiones faciales es fundamental para la computación afectiva

16. ¡GRACIAS!