Clasificador Semi-Naïve Bayes con multiresolución para la estimación de estados afectivos: Aplicación en rehabilitación virtual
Las emociones tienen influencia en la vida de los seres humanos, aún la voluntad para realizar actividades cotidianas se ve alterada por el estado de ánimo. El cómputo afectivo (Affective Computing (AC)) es un área dedicada a identificar y simular estados emocionales mientras las personas interactúa...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | México |
| Institución: | Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica |
| Repositorio: | Repositorio Institucional del INAOE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:inaoe.repositorioinstitucional.mx:1009/65 |
| Acceso en línea: | http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/65 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Aprendizaje computacional/Computational learning info:eu-repo/classification/Semi-naïve bayes/Semi-naïve bayes info:eu-repo/classification/Rehabilitación virtual/Virtual rehabilitation info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1203 info:eu-repo/classification/cti/120326 |
| Sumario: | Las emociones tienen influencia en la vida de los seres humanos, aún la voluntad para realizar actividades cotidianas se ve alterada por el estado de ánimo. El cómputo afectivo (Affective Computing (AC)) es un área dedicada a identificar y simular estados emocionales mientras las personas interactúan con la computadora. El reconocimiento del estado afectivo de los pacientes, podría incorporarse a los sistemas de rehabilitación virtual, para adaptarse mejor a las necesidades particulares del individuo y contribuir a mejorar los resultados de la terapia. Se plantea la hipótesis de que mediante un modelo computacional se pueden inferir determinados estados afectivos de los pacientes: cansancio, ansiedad, dolor y motivación; utilizando sólo las entradas de los registros observables del movimiento de las manos y de la presión que puedan ejercer los dedos. La elección de los estados afectivos fue sugerida por expertos clinicos en rehabilitación, y de las áreas de psicología y de computación afectiva. En esta investigación se estudia, mediante técnicas de aprendizaje de máquina, la relación de los movimientos de la mano y presión de los dedos del paciente, con los 4 estados afectivos escogidos: cansancio, ansiedad, dolor y motivación; y se propone un modelo computacional binario (ausencia o presencia del estado afectivo) que alcance la mejor clasficación posible, para cada estado afectivo considerado. Para este fin, se recolectaron los datos de dos pacientes post-ictus del Instituto Nacional de Neurología y Neurocirugía (INNN) de México. |
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