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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13976| Title: | Detección unimodal de estados emocionales en Ambientes Virtuales de Aprendizaje Inmersivo mediante técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al análisis del comportamiento y datos espaciales |
| Authors: | Velázquez Cano, Jorge Enrique%728006 |
| metadata.dc.subject.other: | Realidad Virtual, Random Forest, computación afectiva, detección emocional, análisis de movimiento corporal, Ambiente Virtual de Aprendizaje Inmersivo, AVAI, Abuso Sexual Infantil, ASI |
| Issue Date: | 2026-09-03 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | La presente tesis documenta la investigación realizada, los instrumentos desarrollados, análisis de los datos y resultados de la detección de estados emocionales en ambientes virtuales usando técnicas de inteligencia artificial con información espacial de manos y cabeza. Particularmente, este trabajo da seguimiento al uso del ambiente virtual de aprendizaje inmersivo (AVAI) “pinta tu raya ASI” (AVAI ASI) y su uso como la plataforma donde se implementan los distintos mecanismos de detección e instrumentos de auto reporte emocional. La investigación considera esta perspectiva como parte fundamental del proyecto, abordándolo desde el estado del arte como un proyecto multidisciplinario. No obstante, se enfocan los procesos y resultados al área de las ciencias de la computación. Se describen los mecanismos de detección desarrollados y los instrumentos de medición utilizados, destacando su diseño y desarrollo como parte indispensable para el modelo propuesto, así como hallazgos relacionados al diseño de mejores interfaces para sistemas en realidad virtual (RV). Se analizan estudios exploratorios adicionales que pueden abrir nuevas oportunidades de investigación y para los cuales se diseñaron e implementaron instrumentos nuevos. Posteriormente se presentan las intervenciones realizadas en campo junto con el protocolo seguido. Se registró el comportamiento de niños de 8 a 10 años de edad durante el uso del AVAI ASI para generar un dataset con un ground truth compuesto de las respuestas de los instrumentos de autoevaluación. Finalmente se describe el tratamiento de los datos obtenidos y los resultados de los diferentes modelos de regresión utilizados. Se encontró el uso de bosques aleatorios como el modelo con mejores resultados, se hallaron diferencias importantes con respecto a la medida central utilizada que apuntan a establecer balances entre dimensionalidad y precisión requerida. En cuanto al grupo etario hubo hallazgos relevantes en relación a la percepción emocional con la edad del participante. Las conclusiones presentan las consideraciones bajo las cuales el modelo propuesto funciona y cómo pueden estos resultados adaptarse a otros proyectos de naturaleza similar. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Appears in Collections: | Tesis de Doctorado en Computación |
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