Minería de texto para el estudio de un estado del arte en el uso de señales fisiológicas para la detección de emociones: una perspectiva en la interacción humano robot

Palabras clave: Biometría, análisis de clúster, polinomio cúbico, análisis de emociones

Resumen

Este artículo presenta un enfoque basado en el análisis de resúmenes para conocer la tendencia del uso de señales fisiológicas, así como la viabilidad de aplicar estas técnicas en la inducción de emociones y estados cognitivos en personas sanas. El objetivo de este artículo es determinar la viabilidad de desarrollar herramientas tecnológicas, que ayuden a la detección del estado emocional y cognitivo de un usuario al interactuar con un robot. Para ello incialmente se recopilaron 8623 resúmenes de la biblioteca digital de
IEEE, que se relacionan con los temas de neurometría y biometría durante un periodo aproximado de 50 años atrás. Sin embargo, al analizar los resultados se concluye que son de poca utilidad para el objetivo de esta investigación, así que se agrega en la nueva búsqueda el término “emociones”. El número de artículo se reduce a 110, se reconstruye el modelo de ciclo de vida o curva S utilizando el segmento del polinomio cúbico. Los resultados demuestran que existe una factibilidad y viabilidad de considerar la
biometría y la neurometría en la detección de emociones.

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Publicado
2022-11-11
Cómo citar
Ruiz-Figueroa, A. A., Makagonov, P., Gómez-Pérez, V. A., Cruz-Tolentino, J. A., & Jarillo-Silva, A. (2022). Minería de texto para el estudio de un estado del arte en el uso de señales fisiológicas para la detección de emociones: una perspectiva en la interacción humano robot. Pädi Boletín Científico De Ciencias Básicas E Ingenierías Del ICBI, 10(Especial5), 81-90. https://doi.org/10.29057/icbi.v10iEspecial5.10138

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