La evaluación de riesgos psicosociales ha desempeñado un papel dominante para garantizar el bienestar y
la salud de las personas. No obstante, mecanismos como entrevistas y cuestionarios son susceptibles de
obtener resultados sesgados debido a la falta de datos que no se pueden adquirir durante las evaluaciones.
Este trabajo propone una arquitectura para identificar actividades y emociones implícitas en los
cuestionarios actuales y que tienen el potencial de ser detectadas por cámaras. Mediante visión por
computadora, se extraen características de los fotogramas de video los cuales son empleados como
predictores para tareas de clasificación. La cuantificación de indicadores basada en la detección de
actividades y emociones brindará datos adicionales para respaldar las evaluaciones de riesgo psicosocial.