Performance Evaluation of Temporal and Frequential Analysis Approaches of Electromyographic Signals for Gestures Recognition using Neural Networks

Gómez, Edwar Jacinto; Sarmiento, Fredy H. Martinez; Santa, Fernando Martínez

doi:10.14569/ijacsa.2022.0130382

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Gracias a herramientas que permiten interacción sin contacto físico como la tele-presencia e interacción mediada por agentes artificiales, fue posible acercar a las personas en momentos de debilidad emocional, y desarrollar actividades cotidianas y laborales con algún grado de normalidad. Estas soluciones lograron que sistemas actuales alcanzaran un nivel mayor de interacción, lo cual fue de particular interés para personas con restricciones físicas y sociedades con limitaciones económicas (Jacinto et al, 2022). Algunos de estos desarrollos se están integrando eficazmente en agentes y robots disponibles para uso doméstico, como es el caso de los robots de servicios.…”

Section: Formulación Del Problemaunclassified

Sistema integrado de reconocimiento de emociones para interacción hombre-máquina

2023

View full text Add to dashboard Cite

El principal objetivo de esta investigación es desarrollar un sistema integrado de reconocimiento de emociones para robots de servicios en tareas domésticas. Para construir y entrenar el modelo se utilizan la red convolucional densa DenseNet y el conjunto de datos audiovisuales Ryerson sobre lenguaje y canción emocional RAVDESS. El sistema está compuesto por dos lazos de reconocimiento de emociones que estiman el estado desde una perspectiva multimodal. Un primer lazo utiliza el rostro para establecer el estado emocional a partir de las facciones, mientras que el segundo utiliza la voz. Los resultados de las pruebas en laboratorio muestran un alto desempeño del sistema gracias a un modelo que aporta información cuando el otro es incapaz. Dicha interacción permite pensar en la integración de módulos adicionales para incrementar la confiabilidad del robot. En conclusión, la arquitectura en paralelo incrementa considerablemente la capacidad del sistema de reconocimiento de emociones.

show abstract

Section: Formulación Del Problemaunclassified