Tesis (Magíster en Ingeniería Electrónica)

El Trastorno del Espectro Autista (TEA) es una condición que afecta el neurodesarrollo, caracterizada por
déficits en la comunicación e interacción social y patrones comportamentales repetitivos. Según estudios,
15 de cada 1,000 niños sufren de TEA. Varias barreras existen que impiden el acceso a cuidado médico
de individuos con TEA, incluyendo la escasez de servicios de salud, un elevado costo en los servicios y
un conocimiento deficiente del trastorno, lo que implica una alta necesidad de crear herramientas
tecnológicas que aporten en los procesos socio-comunicativos de individuos con TEA. Por este motivo, en
este proyecto se decidió hacer un énfasis en la estimulación de los procesos de imitación y reconocimiento
de emociones, un aspecto clave para la comunicación no-verbal. Así, el proyecto se dividió en cuatro
grandes etapas: el desarrollo de un protocolo experimental, el desarrollo de un algoritmo de reconocimiento
de expresiones faciales emocionales en tiempo real, la creación de un videojuego donde se implementa el
protocolo experimental y la ejecución de pruebas experimentales con niños con TEA y un grupo control.
El protocolo experimental, diseñado con ayuda de psicólogas y estudiantes de psicología, se dividió en
tres etapas fundamentales: (I) Introducción de las partes del rostro, las emociones y las expresiones
faciales, (II) imitación de expresiones faciales y (III) reconocimiento de expresiones faciales en situaciones
con y sin contexto. La dificultad de los conceptos enseñados aumenta a lo largo de 12 sesiones
experimentales, con las cuales se espera que los participantes aprendan los fundamentos de las seis
emociones básicas: alegría, tristeza, enojo, asco, sorpresa y miedo. El algoritmo de reconocimiento de
expresiones faciales contó con varias etapas en las que se evaluaron las mejores técnicas de
preprocesamiento, extracción de características y clasificación. Adicionalmente, se implementó un
ensamble de algoritmos de aprendizaje automático que se enfocó en mejorar la exactitud de
reconocimiento de ciertas expresiones faciales. Finalmente, se utilizó una técnica de reducción de
características, de forma que se lograra mejorar el tiempo de cómputo del algoritmo, habilitando su uso en
tiempo real. El videojuego creado que implementó el protocolo experimental y el algoritmo de
reconocimiento contó con retos como la generación de bibliotecas dinámicas para permitir el uso de
algoritmos de visión artificial en un motor de videojuegos. Finalmente, se realizaron pruebas con la ayuda
de tres niños, de los cuales uno tiene TEA.
El algoritmo de reconocimiento de expresiones faciales mostró resultados positivos, de forma que logró
separar siete categorías de expresiones faciales con una efectividad satisfactoria. Por otro lado, la
herramienta de estimulación demostró tener un impacto positivo en los participantes del estudio, reflejado
por medio de puntajes superiores en pruebas psicométricas y registros conductuales después de realizar
la intervención. En trabajos futuros, se espera mejorar la efectividad de reconocimiento del algoritmo de
expresiones faciales, por medio del uso de otras técnicas de aprendizaje automático, extracción de
distintas características e implementación de algoritmos de caracterización del rostro especializados.
Finalmente, se espera que más adelante se logre realizar una validación formal de la herramienta
desarrollada para que su uso se estandarice en instituciones prestadoras de salud.