En este trabajo se presenta una revisión documental de las emociones humanas y la importancia de reconocerlas en ambientes laborales para la detección ansiedad y estrés, que puedan ser desfavorables para las empresas y el convivir laboral. En este sentido se han analizados las principales variables que intervienen en el proceso de generación de estrés y emociones, y se han revisados las herramientas de software que podrían contribuir al desarrollo de sistemas efectivos. Los principales resultados muestran que un sistema de detección de emociones puede ser útil y favorable para la gestión empresarial, detectando posibles situaciones complejas en los trabajadores y pudiendo contribuir con las mejoras sociales en los ambientes laborales. Una detección temprana puede contribuir a las mejoras sociales dentro de las instancias laborales, lo que a su vez contribuye con las mejoras en la producción, gestión y manejo empresarial.
Inhaltsverzeichnis (Tabla de Contenidos)
- Resumen
- Introducción
- Desarrollo
- Fundamentación Metodológica
- Enfoque Epistemológico
- Diseño de Experimento
- Diseño de la Investigación
- Descripción de las características del algoritmo
- Resultados
- Preprocesamiento y Extracción de Características (Expresiones Faciales)
- Procesamiento de Variables Fisiológicas
- Algoritmos de Selección y Clasificación de Características
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objetivos y Temas Principales)
Este trabajo tiene como objetivo principal desarrollar un algoritmo computacional selectivo para el reconocimiento de emociones humanas, utilizando variables fisiológicas y expresiones faciales. Se busca demostrar la utilidad de este algoritmo en la detección temprana de estrés y ansiedad en entornos laborales, contribuyendo a la mejora de la gestión empresarial y el bienestar de los trabajadores.
- Revisión de las emociones humanas y su impacto en el ámbito laboral.
- Desarrollo de un algoritmo computacional para la detección de emociones a partir de datos fisiológicos y expresiones faciales.
- Análisis de herramientas de software para el procesamiento de datos y la clasificación de emociones.
- Evaluación de la efectividad del algoritmo en la detección de estrés y ansiedad.
- Exploración de las aplicaciones prácticas del algoritmo en diferentes campos.
Zusammenfassung der Kapitel (Resumen de Capítulos)
La Introducción presenta una revisión sobre las emociones humanas, su naturaleza y su impacto en el organismo. Se establecen las emociones básicas y se introduce la importancia de la detección no invasiva de emociones para el desarrollo del algoritmo. Se menciona la relación entre emociones, estrés y su impacto en la salud y el rendimiento laboral.
El capítulo de Desarrollo describe el diseño de un algoritmo computacional selectivo para reconocer emociones humanas a partir de variables fisiológicas y expresiones faciales. Se explica la selección del campo de la medicina para su aplicación y la técnica de autoconsistencia utilizada para su validación.
La sección de Fundamentación Metodológica detalla el enfoque epistemológico y metodológico del trabajo, justificando la elección de un enfoque cuantitativo y el uso de técnicas matemáticas y computacionales. Se describe el diseño de la investigación (cuasi-experimental y transversal) y se presentan las características del algoritmo propuesto, incluyendo el preprocesamiento de datos, la selección de características y la clasificación de emociones mediante algoritmos de Machine Learning.
La sección de Resultados presenta herramientas de software relevantes para el funcionamiento del algoritmo, incluyendo bibliotecas de procesamiento de imágenes (OpenCV, Dlib), herramientas de procesamiento de señales (MATLAB, Python), y bibliotecas de Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow/Keras).
Schlüsselwörter (Palabras clave)
Emociones humanas, detección de estrés, mejoras laborales, algoritmo computacional, procesamiento de imágenes, análisis de señales fisiológicas, Machine Learning, redes neuronales, OpenCV, MATLAB, Python, gestión empresarial, bienestar laboral.
- Citar trabajo
- Franyelit Suárez-Carreño (Autor), José Salazar-Rodríguez (Autor), Luis Rosales-Romero (Autor), 2024, Algoritmo computacional selectivo para el análisis de emociones, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1506011
