SEMINARIO / IMAL

Viernes 11 de Agosto, 15:30 hs - Sala de Capacitación CCT

Enrique Marcelo Albornoz

"Computación afectiva y reconocimiento de emociones"

Resumen: La comunicación de las personas involucra mucha información implícita y explícita que puede estar presente en el habla, el lenguaje corporal, las expresiones faciales y las bioseñales. Los seres humanos son muy buenos interpretando la información implícita en estos mensajes y son capaces de generar diversos juicios sobre los mensajes y los estados de los emisores. En la comunidad científica, el concepto de estado del hablante se usa en diferentes ámbitos, donde la palabra "estado" puede referirse a estados emocionales, estados psicológicos, grados de intoxicación o somnolencia o estados de enfermedad específicos. En los últimos años, el reconocimiento de diversos tipos de estados se ha convertido en un área de investigación multidisciplinaria que ha despertado gran interés. Estas cuestiones juegan un papel importante en la mejora de la interacción hombre-máquina, la seguridad y el diagnóstico médico, entre otros. Particularmente, los estados de ánimo y las emociones forman nuestra vida cotidiana porque tienen una fuerte influencia en nuestras preferencias, decisiones y comportamiento en general. Una emoción es un estado psicológico complejo que implica tres componentes distintos: una experiencia subjetiva, una respuesta fisiológica y una respuesta conductual o expresiva. Pero ¿Por qué exactamente experimentamos emociones? ¿Qué papel cumplen? Las emociones pueden motivarnos a realizar una acción y ayudarnos a sobrevivir, desarrollarnos y evitar peligros. Además, las emociones pueden ayudarnos a tomar decisiones, permitir que otras personas nos comprendan y nos permitan entender a los demás. En los últimos años, las emociones y la personalidad han demostrado desempeñar un papel importante en diversos aspectos de los sistemas personalizados, como la retroalimentación implícita, la información contextual, el etiquetado de contenido afectivo, las recomendaciones entre distintos dominios, las recomendaciones de grupo, los sistemas conversacionales, el uso de información relacionada a la música. El desarrollo de técnicas robustas para la adquisición no-invasiva de emociones (por ejemplo, a partir de diversas modalidades, como los sensores de vídeo o fisiológicos) y la personalidad (por ejemplo, desde las redes sociales) permite recopilar conjuntos de datos masivos y mejorar los sistemas interactivos.

Bio: Enrique Marcelo Albornoz recibió su título de ingeniero en informática en 2006 y el PhD. en Ingeniería Mención inteligencia computacional señales y sistemas en 2011, ambos en la Universidad Nacional del Litoral. Es docente en el departamento de informática de la FICH desde 2007 e investigador asistente de CONICET desde 2014. Su lugar de trabajo es el Instituto de investigación en señales e inteligencia computacional sinc(i), UNL-CONICET. Sus intereses en investigación incluyen reconocimiento de patrones, procesamiento de señales e imágenes, reconocimiento automático del habla y reconocimiento de emociones, entre otros.