Ingeniero Civil en Computación / La sociedad ha ido cambiando, y envejeciendo también. A la par, los adultos mayores cada vez se encuentran más solos, ya sea por abandono o por un alejamiento progresivo de la familia, generado por el ritmo de vida actual. Este aislamiento puede llevar a una persona a sufrir algún trastorno emocional, como lo es la depresión. La depresión no es fácil de detectar, es por ello, que en el trabajo de Memoria se desarrolló un sistema capaz de reconocer lo estados anímicos de una persona mediante la voz, para así, poder detectar cuando la persona se encuentra en un estado anímico negativo. Para poder decir que una persona se encuentra en un estado anímico negativo, no sólo basta con reconocer la emoción involucrada, también es necesario reconocer quién es esa persona. Por ello, además de detectar la emoción expresada, se agregó la detección del género y luego identidad. La búsqueda para encontrar la mejor clasificación según género pasó por numerosas pruebas, incluyendo distintos tipos de muestras (grabaciones de voces leyendo y muestras de emociones). Después de varios intentos, se llegó a que la mejor forma de clasificar según género cuando hay emociones involucradas es clasificando con respecto a la emoción identificada. También se hicieron pruebas para clasificar las emociones. Éstas se basaron en emociones y muestras de tres bases de datos emocionales, SAVEE, Emo-DB, y RekEmozio. Principalmente se buscó obtener una clasificación que permitiera reconocer las emociones negativas con mayor certeza. Las pruebas se vieron bastante enfocadas en lograr aislar la emoción Tristeza, emoción negativa de importancia para este trabajo, logrando reconocer si una muestra expresa una emoción de Tristeza o no. Con respecto a la reconocimiento de la identidad, se hicieron pocas pruebas, las cuales tenían buenos resultados en un principio. Posteriormente a todas las pruebas hechas, se probó con muestras más reales o naturales, grabaciones de conversaciones, y se demostró que al menos la clasificación de emociones y género había dado buenos frutos. Además de las pruebas de reconocimiento, se diseñó, implementó, y evaluó la aplicación móvil pensada para el monitoreo de estados anímicos. Esta aplicación fue diseñada para visualizar los datos que el monitoreo arroje sobre los estados del adulto mayor, y también para configurar de forma remota las alertas y el sistema de grabación.

Ingeniero Civil en Computación / La vida moderna y la evolución de la sociedad hacen que las personas dispongan cada vez de menos tiempo para el ocio y fomentar las relaciones sociales con sus pares. Esta falta de tiempo también nos hace perder lazos, incluso con nuestros seres más queridos, llegando al punto de no tener el tiempo ni siquiera para visitarlos. Esto es particularmente crítico para los adultos mayores, que son los que más resienten este empobrecimiento del vínculo social, especialmente entre ellos y sus familiares (hijos, nietos, etc.). Esta situación produce aislamiento, y afecta negativamente el estado anímico de esas personas. Producto de la edad, es muy probable que los adultos mayores deban sobrellevar tratamientos médicos de diversa índole. Lamentablemente, los estados anímicos negativos (por ejemplo, depresión) reducen el impacto de fármacos y tratamientos en estas personas. El simple hecho de tener poco tiempo para visitarlos y darles el empujón anímico, afecta las emociones de estas personas. Por lo tanto, es importante que los familiares del adulto mayor sepan cuándo éste pasa por un cuadro de emociones depresivas, para así intentar de corregir o paliar dicha situación de la manera más rápida posible. En este trabajo de memoria se diseñó e implementó un sistema que permite monitoreo del estado anímico de adultos mayores, cuando estos se encuentran al interior de sus hogares. El sistema permite a un usuario monitor, realizar un seguimiento de la persona monitoreada. Además, el sistema informa al monitor, mediante mensajes de texto (emails), cuando el usuario monitoreado está pasando por un cuadro de emociones negativas. El sistema de monitoreo utiliza una tablet PC para tomar registros de audio e imágenes al interior del hogar de estas personas, y en base a esa información, determinar el estado anímico de las personas monitoreadas. Los procesos de reconocimiento de emociones usando audio e imágenes trabajan juntos, de manera de obtener los mejores resultados posibles. En el marco de esta memoria también se desarrolló el sistema de envío automático de alertas, el cual es capaz de notificar a los usuarios de la aplicación, cuando alguno de sus familiares monitoreados necesita apoyo anímico. Si bien es cierto que es bastante complicado el trabajar con las características inherentes a la biometría de una persona para detectar sus emociones, pudimos completar el desarrollo de la aplicación propuesta. Sin embargo, no nos fue posible realizar pruebas en vivo con usuarios reales, por restricciones de tiempo. Por lo tanto, y aunque la aplicación esta funcional, aun se debe medir su impacto real en el escenario de aplicación previsto.