Reconocimiento de expresiones faciales a partir de imágenes para posible soporte de ayuda en personas con Trastorno del Espectro Autista (TEA)
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Date
2025
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
Este proyecto de grado se centra en el desarrollo de una aplicación software diseñada para la el reconocimiento de expresiones faciales a partir de imágenes para personas con trastorno de espectro autista (TEA), con un enfoque en los niños, buscando la posible mejora de sus habilidades sociales mediante el reconocimiento efectivo de emociones básicas. El núcleo de la aplicación software radica en el uso de técnicas de deep learning, mediante las cuales el sistema aprenderá a identificar emociones a partir de una extensa base de datos de expresiones faciales. La fase de entrenamiento implicará el procesamiento de imágenes de diversas emociones, permitiendo que el prototipo desarrolle un modelo de reconocimiento que se adapte a las variaciones en las expresiones faciales propias de las personas. Una vez entrenado, el aplicativo se utilizará en los autores del proyecto, donde podrá validar y corroborar las emociones detectadas en las imágenes capturadas durante las actividades. Esto permitirá una retroalimentación de calidad, reforzando el aprendizaje en la identificación correcta de las emociones.
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This degree project is centered on the development of a software application engineered for the recognition of facial expressions from images in individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD), with a particular emphasis on children. Its aim is to potentially enhance their social skills through the accurate detection of basic emotions. At the heart of the application lies the deployment of deep learning techniques, whereby the system will be trained to identify emotions using an extensive facial-expression dataset. During the training phase, images representing a range of emotional states will be processed, enabling the prototype to construct a recognition model capable of accommodating the inherent variability in individuals’ facial expressions. Once training is complete, the application will be employed by the project authors, allowing them to validate and confirm the emotions detected in the images captured throughout various activities. This will yield high-quality feedback, thereby reinforcing the learning process for correctly identifying emotional states. Keywords: Autism Spectrum Disorder (ASD), functional prototype, social skills, emotion recognition, deep learning, child therapy, artificial intelligence, emotion processing.