Sistema de identificación de emociones a través de reconocimiento facial utilizando inteligencia artificial

Artículo empírico que presenta el desarrollo de un sistema de identificación de emociones mediante reconocimiento facial con inteligencia artificial (2022). El sistema utiliza el algoritmo Eigenfaces o Análisis de Componentes Principales (ACP), uno de los modelos más empleados en reconocimiento de rostros, implementado en lenguaje Python con librerías Numpy, OpenCV y Sklearn. El trabajo describe el proceso técnico de construcción de un modelo capaz de detectar expresiones faciales y clasificar emociones de manera automatizada, combinando procesamiento de imágenes y aprendizaje automático para el análisis de rasgos faciales asociados a estados emocionales.

Puntos clave

• El sistema integra el algoritmo Eigenfaces (ACP) como base técnica para extraer características faciales discriminativas y representarlas en un espacio de menor dimensionalidad.
• La implementación utiliza Python con librerías especializadas (Numpy para cálculos numéricos, OpenCV para procesamiento de imágenes, Sklearn para modelado) para automatizar el reconocimiento de emociones.
• El modelo permite la identificación automática de estados emocionales a partir de características extraídas de rostros, combinando visión por computadora con aprendizaje automático.

Para quién: Estudiantes y profesionales de informática, ingeniería de sistemas y ciencias de datos interesados en aplicaciones prácticas de inteligencia artificial, reconocimiento facial y análisis emocional automatizado.