Descripción
Los avances tecnológicos han permitido abrir puertas del conocimiento que traen nuevos beneficios y retos. El auge que ha tenido internet y la capacidad de almacenamiento masivo de información permitieron crear un concepto denominado “la nube”, el cual es una red de servidores remotos a nivel mundial, cuya conexión permite trabajar como un sistema único de manera escalable elásticamente. Debido a la facilidad en disponer esta capacidad de cómputo escalable, diferentes empresas y organizaciones han implementado algoritmos que trabajen con diversos tipos de datos como las imágenes, teniendo acceso de manera remota, usandolos servicios de la nube, permitiendo procesarlas en tiempo real o cercano a él, para una determinada tarea o función.Algunas tareas relacionadas con el procesamiento de imágenes de rostros desarrolladas en los años más recientes con servicios en la nube incluyen: reconocimiento biométrico, determinación de rasgos característicos como género y edad, reconocimiento de emociones en expresiones faciales, entre otras.Se han desarrollado diferentes programas y plataformas que permiten el reconocimientode emociones faciales en imágenes con rostros, incorporando algunas técnicas de inteligencia artificial y conocimiento de expertos de otras áreas como la psicología. Sin embargo, no se encontraron artículos en el estado del arte referentes al grado de precisión y confianza de estos clasificadores en expresiones faciales.Este trabajo de tesis se enfoca de manera específica al desarrollo de una metodología que permita conocer el grado de confianza y precisión de diferentes plataformas que utilicen los servicios de la nube para la clasificación de emociones en expresiones faciales.Además, se propone una herramienta que pudiera incorporarse en un futuro como un servicio complementario de la plataforma IBM Cloud y Watson para la clasificación de emociones en imágenes con rostros, ya que actualmente no cuenta con uno.Para validar los resultados de clasificación se utilizaron diferentes plataformas ya desarrolladas para la clasificación de emociones, además de la herramienta propuesta con el conjunto de datos Cohn-Kanade, el cual ha sido validado por expertos en detección de emociones. También, se usó un conjunto de datos propio, el cual fue generado tomando en cuenta la opinión de la gente mediante una aplicación remota que permite a un usuario clasificar un rostro en alguna de las emociones catalogadas en este trabajo.
