Resumen:
CONDITIONING 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.
Descripción:
CONDICIONAMIENTO 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.