Facetracker: Sistema para identificar emociones a través del comportamiento facial identificado utilizando una red de visión artificial

Abstract

Ante la necesidad de fortalecer los procesos de evaluación emocional en la infancia, se propone un sistema que utilice tecnologías de inteligencia artificial para apoyar el trabajo clínico de los profesionales de la psicología infantil. Facetracker se presenta como una herramienta innovadora que, mediante el análisis de expresiones faciales durante actividades artísticas, permite identificar indicios emocionales relevantes sin interferir con la espontaneidad del menor. Partiendo de la base de que muchos niños aún no pueden verbalizar de forma clara lo que sienten, esta solución aprovecha las emociones que surgen a la hora de expresar un dibujo para registrar señales que podrían pasar desapercibidas en evaluaciones tradicionales. En lugar de depender únicamente de la interpretación subjetiva, el sistema recoge y analiza datos visuales en tiempo real, generando reportes que complementan la observación clínica. Facetracker permite generar reportes visuales, detectar patrones emocionales e identificar indicadores clave de posibles alteraciones afectivas, promoviendo una intervención más oportuna y empática. Esta herramienta, alineada con los principios de innovación ética y bienestar infantil, demuestra cómo la tecnología puede convertirse en un puente entre el conocimiento científico y las necesidades reales de los profesionales y niños en contextos sensibles.