Método para identificar estados cognitivos a partir de datos multimodales de comportamiento aplicando técnicas de visión artificial y algoritmos de aprendizaje automático supervisado

Maricarmen Toribio, Gabriel González, Andrea Magadán, Nimrod González, M. López
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Abstract

La inteligencia humana es una cualidad psicológica que abarca la capacidad de aprender de la experiencia, adaptarse a nuevas circunstancias, procesar conceptos abstractos complejos y emplear el conocimiento para interactuar con el entorno y modificarlo. Los estados cognitivos se reflejan en respuestas que influyen en el comportamiento humano, manifestándose a través de expresiones faciales, movimiento corporal y reacciones emocionales ante situaciones que impactan la estabilidad cognitiva. La inclusión de la detección de estados cognitivos durante la evaluación de la experiencia del usuario (UX) representa una oportunidad valiosa para mejorar la eficiencia y calidad de productos o servicios. La estrategia de extracción multimodal incluye la detección de 46 puntos relacionados con movimiento de cabeza, posición de manos y expresiones faciales, se analizaron tres algoritmos de aprendizaje automático supervisado, Random Forest, KNN y SVM. Para el entrenamiento se utilizaron dos data-set de imágenes Cam3D y Pandora, obteniendo una precisión del 98% con Random Forest, 97% con KNN y 95% con SVM, para la detección de tres estados cognitivos atención, concentración y distracción.
通过应用计算机视觉技术和有监督的机器学习算法,从多模态行为数据中识别认知状态的方法。
人类智力是一种心理素质,包括从经验中学习、适应新环境、处理复杂的抽象概念以及利用知识与环境互动和改变环境的能力。认知状态反映在影响人类行为的反应中,通过面部表情、肢体动作和对影响认知稳定性的情况的情绪反应表现出来。在用户体验(UX)评估过程中加入认知状态检测是提高产品或服务效率和质量的宝贵机会。多模态提取策略包括检测与头部运动、手部位置和面部表情相关的 46 个点,并对随机森林、KNN 和 SVM 三种监督机器学习算法进行了分析。使用 Cam3D 和 Pandora 图像的两个数据集进行训练,在检测三种认知状态(注意力、专注力和分心)时,随机森林算法的准确率为 98%,KNN 算法的准确率为 97%,SVM 算法的准确率为 95%。
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