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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorMora Quinde, Maria Magdalena-
dc.contributor.authorTurushina Solorzano, Erick Jose-
dc.contributor.authorVelásquez Vargas, Washington Adrian, Director-
dc.date.accessioned2026-05-11T16:03:08Z-
dc.date.available2026-05-11T16:03:08Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationMora Quinde M.M, Turushina Solorzano E.J. (2025) Sistema interactivo de monitoreo y reconocimiento emocional basado en IA para niños con TEA [Proyecto Integrador] Escuela Superior Politécnica del Litorales_EC
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/68238-
dc.descriptionCONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYCTOS. Muchos niños con Trastorno del Espectro Autista (TEA) presentan dificultades para expresar sus emociones y comprender lo que ocurre a su alrededor, lo que puede complicar sus procesos terapéuticos y sus actividades cotidianas. Frente a esta realidad, el presente proyecto plantea el diseño de un sistema que permite identificar el estado emocional del niño mientras juega, con el propósito de brindar a los especialistas información más precisa que apoye la toma de decisiones en sus intervenciones. La propuesta se justifica en la necesidad de contar con herramientas tecnológicas accesibles que contribuyan a un acompañamiento más adecuado y personalizado. Para el desarrollo del proyecto se utilizó una Raspberry Pi 3 como unidad principal y un control con sensores elaborado con un ESP32. Además, se integró el sistema con la plataforma de inteligencia artificial Google Cloud (Vertex AI) para el reconocimiento facial y la identificación de emociones. Las pruebas se realizaron con niños de entre 5 y 10 años, siguiendo lineamientos técnicos y bajo la supervisión de una terapeuta. Los resultados obtenidos mostraron un desempeño favorable, alcanzando un 87% de precisión en la detección de la emoción de alegría, lo que evidenció una respuesta positiva de parte de los niños para con el sistema. En conclusión, se demuestra que es posible aplicar tecnología de bajo costo para comprender mejor las emociones de niños con TEA y fortalecer el apoyo brindado en espacios educativos y terapéuticos.es_EC
dc.description.abstractCONDITIONING OF PROJECT PUBLICATION. Many children with Autism Spectrum Disorder (ASD) experience difficulties in expressing their emotions and understanding their surroundings, which can complicate their therapeutic processes and daily activities. In response to this situation, the present project proposes the design of a system that allows the identification of a child’s emotional state while playing, with the aim of providing specialists with more accurate information to support decision-making during interventions. This proposal is justified by the need for accessible technological tools that contribute to more appropriate and personalized support. For the development of the project, a Raspberry Pi 3 was used as the main processing unit, along with a sensor-based controller built using an ESP32. In addition, the system was integrated with the Google Cloud artificial intelligence platform (Vertex AI) for facial recognition and emotion identification. The tests were carried out with children between 5 and 10 years of age, following technical guidelines and under the supervision of a therapist. The results obtained showed favorable performance, achieving an 87 percent accuracy rate in detecting the emotion of happiness, which demonstrated the feasibility of the system in a real environment. In conclusion, this project shows that low-cost technology can be applied to better understand the emotions of children with ASD and to strengthen the support provided in educational and therapeutic settings. Keywords:Autism Spectrum Disorder, emotion recognition, educational technology, therapeutic support.es_EC
dc.publisherESPOL.FIECes_EC
dc.subjectTrastorno del Espectro Autistaes_EC
dc.subjectReconocimiento de emocioneses_EC
dc.subjectTecnología educativaes_EC
dc.subjectApoyo terapéuticoes_EC
dc.titleSistema interactivo de monitoreo y reconocimiento emocional basado en IA para niños con TEAes_EC
dc.typeThesises_EC
dc.identifier.codigoespolT-115979-
dc.identifier.codigoproyectointegradorINGE-2987-
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