Reconocimiento facial.

Inteligencia Artificial: Desde sus inicios, la inteligencia artificial se ha enfrentado al conflicto de no tener una definición única y clara. Por tanto, no es de extrañar que todavía no exista una definición de un objetivo único en la actualidad. (Ponce Gallegos, et al., 2015)

Según (López de Mántaras Badía & Meseguer González , 2017), la inteligencia artificial es la ciencia e ingeniería que permite diseñar y programar computadoras para realizar tareas que requieren inteligencia y esto permitirá replicar la inteligencia humana a través de máquinas.

Por otra parte, (Rouhiainen, 2018) señala que la inteligencia artificial, es la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender datos y usar lo que han aprendido en la toma de decisiones. Sin embargo, a diferencia de los humanos, los dispositivos que funcionan con inteligencia artificial no requieren pausas y pueden analizar grandes cantidades de información a la vez. Además, la tasa de error es significativamente menor en las máquinas que en los humanos.

ACCESO A LA APLICACION WEB DE RECONOCIMIENTO FACIAL

Reconocimiento Facial: Según (Knvul, 2017), el reconocimiento facial es una tecnología que recientemente ha sido cubierta por múltiples campos de investigación, como el análisis de imágenes, la extracción de características de archivos digitales, etc. Esto se debe a que este proceso tecnológico puede simular la capacidad de los humanos para reconocer a las personas de acuerdo con patrones específicos en nuestro cerebro.

Reconocimiento facial de emociones: El reconocimiento de emociones faciales es entendido como el proceso por el cual se perciben y analizan los rasgos faciales para la identificación del estado emocional que los mismos denotan. El mismo aporta información adicional para la interpretación de los mensajes y las acciones de los demás, desempeñando un papel central en la regulación de la conducta social como componente de la interacción interpersonal. (La computación afectiva y su influencia en las interfaces de reconocimiento facial, 2018)

Asumiendo la importancia de las expresiones faciales de las emociones, Ekman enfatiza en el reconocimiento de estas, elaborando técnicas objetivas de codificación de acciones faciales, teniendo en cuenta la anatomía funcional de la cara, como el Facial Action Coding System (FACS). En relación a este punto, numerosas investigaciones teóricas y empíricas sugieren que los déficits en el reconocimiento de las emociones se asocian con dificultades de las funciones sociales, incluyendo competencias sociales reducidas, pobre funcionamiento interpersonal y comunicación, reducción de la calidad de vida y comportamiento social inadecuado (Narambuena, L; Vaiman M; Pereno, L, 2016)

Los sistemas de reconocimiento automático de emociones que resultan menos intrusivos para los usuarios son los que se basan en la detección y análisis de la expresión facial del sujeto. La expresión facial es el movimiento o cambio de posición de uno o varios músculos que se encuentran bajo la piel de la cara. La mayor parte de los sistemas de reconocimiento de emociones se basan en dos pasos: extracción de características faciales y clasificación. La extracción se refiere a definir un conjunto de características o atributos que representan una emoción, mientras que la clasificación se refiere a asociar las características identificadas a una única emoción de un grupo como: alegría, enfado, sorpresa. Las zonas de la cara consideradas más importantes para la detección de emociones son los ojos y los labios (Lozano, 2019)