Evaluación de reacciones emocionales a productos alimenticios por medio de reconocimiento automático de expresiones faciales

Las emociones son mecanismos que los seres vivos más complejos han desarrollado a lo largo de millones de años de evolución. Como tales, forman parte integral del ser humano y afectan su comportamiento, muchas veces de manera inconsciente pero determinante. Suelen presentarse acompañadas de manifestaciones fisiológicas entre las que se cuentan las expresiones faciales, cambios en el ritmo cardiaco y la respuesta galvánica de la piel. En esta tesis desarrollamos un sistema basado en redes neuronales convolucionales para interpretar expresiones faciales. También utilizamos otros algoritmos de inteligencia artificial para estudiar señales biométricas y determinar qué tan útiles pueden resultar para entender las emociones de una persona y eventualmente predecir sus reacciones a ciertos alimentos, lo que puede resultar de capital importancia en el desarrollo de este tipo de productos. La red neuronal resultante muestra resultados equiparables a los obtenidos en estudios similares por medio de software comercial y los análisis realizados arrojan luz sobre el papel que pueden desempeñar las mediciones de ritmo cardiaco, respuesta galvánica y expresiones faciales en este tipo de investigaciones.