Desarrollo de un Prototipo de Detección de Ira Mediante el Procesamiento de EEG e Imágenes Faciales

Abstract

Se plantea el desarrollo de un sistema para el análisis de la ira mediante el procesamiento de señales de EEG (Electroencefalograma) y video facial, siguiendo un protocolo de investigación establecido en el Laboratorio de Neuropsicología del CUValles. En la práctica actual, los investigadores realizan un análisis y clasifican de las respuestas emocionales en las señales de EEG de manera visual utilizando software genérico de oficina. En el caso de los videos, el laboratorio no cuenta con el software requerido para algunas investigaciones, como es el caso del análisis de la correlación entre la expresión facial y la emoción del paciente. Como prueba de concepto, se implementó un prototipo utilizando herramientas y código de uso libre lo cual ayudó a que fuera desarrollado disponiendo de estas en cualquier momento. Dadas las características del proyecto como el corto tiempo para su desarrollo e implementación como la complejidad de los requerimientos se seleccionó la metodología RUP adaptada para equipos pequeños de trabajo. Siguiendo las etapas marcadas, primero se comenzó con la fase de inicio en la cual se recolectaron los requisitos de sistema mediante la participación activa como aprendiz siguiendo paso a paso el proceso de captura de la información. Después es en la fase de elaboración se realizó una propuesta utilizando casos de uso y diagramas de secuencia. Posteriormente, en la fase de construcción se realizó la codificación del prototipo y algunas pruebas al mismo. El prototipo está organizado en módulos los cuales tienen una función específica para cada propósito. El modulo número 1 Crear modelo con EEG tiene como objetivo la creación de un modelo de clasificación utilizando los archivos de EEG para dicho fin. Por su parte, el modulo número 2 Crear modelo con Video tiene como objetivo la creación de un modelo de clasificación utilizando videos con expresiones faciales. El módulo número 3 llamado Analizar EEG tiene como objetivo la predicción de características relacionadas con la ira en un archivo de texto utilizando un modelo creado anteriormente. Por su parte, el modulo numero 4 llamado Analizar Video utilizara un modelo de expresiones para predecir características de ira en un video. El módulo número 5 llamado Analizar video y EEG tiene como objetivo la predicción de características de ira en video y EEG utilizando los modelos de estos archivos de manera que el prototipo puede hacer una predicción de ambos estímulos de manera conjunta. Finalmente el modulo número 6 Grabar Video puede realizar la grabación de los videos durante los experimentos de captura. Durante la ejecución de la prueba de concepto, se encontró que en los datos de prueba algunos sensores son mejores para la clasificación de características ya que obtuvieron los promedios más altos en cuanto a eficiencia. Estos sensores son FP1, FP2 y F3. En el caso de las bandas se encontró que Theta y Beta presentan mejores porcentajes de eficiencia para VI la predicción de clases. Además se identificó la necesidad de utilizar una mayor cantidad de datos para realizar una evaluación más adecuada de la eficiencia del sistema. Los resultados con los datos disponibles revelan que se tiene una tasa del 58% utilizando EEG, comparado con un 86% cuando se utilizan videos.