The emotions recognition has a great impact and applications these days, for example: in marketing, in behavior of people in certain contexts, etc. This paper shows how the problem of recognizing a person’s emotions can be addressed as a problem of image classification according to the expression shown on the face. Emotions are expressed as categories, these were 7: neutral, happiness, sadness, anger, fear, disgust and surprise. To achieve this classification, an artificial convolutional neural network is used. This paper details the basic concepts of an artificial convolutional neural network and shows its implementation with a known library called Keras. It is also explained the preprocessing that was performed on the images supplied to the proposed convolutional neural network. Finally, as a case study, the proposed network was used to evaluate the emotional reactions of a group of students in an academic class.
El reconocimiento de emociones tiene un gran impacto y aplicaciones en estos días, por ejemplo: en marketing, en comportamiento de personas en ciertos contextos, etc. En este trabajo se muestra cómo se puede abordar el problema de reconocimiento de emociones de una persona como un problema de clasificación de imágenes de acuerdo a la expresión mostrada en el rostro. Las emociones se expresan como categorías, éstas fueron 7: neutral, felicidad, tristeza, enojo, miedo, disgusto y sorpresa. Para lograr esta clasificación se utiliza una red neuronal convolucional artificial. En este trabajo se detallan los conceptos básicos de una red neuronal convolucional artificial y se muestra su implementación con una librería conocida llamada Keras. Además, se explica el preprocesamiento que se realizó sobre las imágenes suministradas a la red neuronal convolucional propuesta. Por último, como un caso de estudio, se utilizó la red propuesta para evaluar las reacciones emocionales de un grupo de estudiantes en una clase académica.
