Etiquetado de emociones a partir de videos en ambientes de formación virtual

Abstract

En el contexto del progresivo aumento del modelo de educación virtual, es importante considerar la relevancia que toma la retroalimentación emocional y la interacción del docente con el alumno en tiempo real, con el propósito de conocer el estado de las emociones de sus alumnos y plantearse estrategias de aprendizaje que aumenten el nivel de atención. La literatura contiene diferentes técnicas para la detección sistemática de los estados afectivos, la mayoría de ellas costosas tanto en términos de aspectos computacionales como económicos. En un entorno de aprendizaje virtual, este trabajo propone un modelo de clasificación de emociones basado en Redes Neuronales Convolucionales para la extracción de características y una red profunda de Aprendizaje por Refuerzo mediante Q-learning.