Ricardo Emmanuel García Manzo

Nombre(s): 
Ricardo Emmanuel
Apellido paterno: 
García
Apellido materno: 
Manzo
Correo: 
ricardo.gmanzo@alumnos.udg.mx
Programa: 
Maestría en Ciencias en Bioingeniería y Cómputo Inteligente
Nombre del trabajo: 

Detección automática de emociones a través de bioseñales y ambientes virtuales

Metas y objetivos: 
  • Meta 1: Diseñar e implementar un protocolo para la adquisición de diversas bioseñales utilizando ambientes virtuales.
    • Objetivo 1.1: Solicitar las bases de datos oficiales de imágenes y sonidos con carga emocional a la Universidad de Florida.
    • Objetivo 1.2: Diseñar e implementar ambientes virtuales para estimular emociones.
    • Objetivo 1.3: Diseñar y construir instrumentos de medición para las diferentes bioseñales (Ritmo cardíaco, GSR, temperatura, voz).
    • Objetivo 1.4: Implementar un cuestionario para la adquisición de la voz.
    • Objetivo 1.5: Generar una base de datos que incluya diversas bioseñales adquiridas durante protocolos de estimulación visual y auditiva para la detección de emociones.
  • Meta 2: Clasificar emociones mediante técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.
    • Objetivo 2.1: Pre-procesar y extraer características de las bioseñales.
    • Objetivo 2.2: Realizar un análisis de las características extraídas para encontrar cuáles son más adecuadas para diferenciar entre emociones.
    • Objetivo 2.3: Implementar y evaluar técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para la clasificación de emociones.
Hipótesis: 

Es posible determinar la influencia de las bioseñales y el texto, de manera individual o combinada, así como la de los ambientes virtuales en la identificación automática de emociones.

Director: 
Dr. Israel Román Godínez
Co-director: 
Dra. Sulema Torres Ramos
Fecha inicio: 
January, 2020
Fecha fin: 
July, 2022
Productos: 
  1. Valeria Silva-Acosta, Héctor H. Alfaro-Cortés, Ricardo Emmanuel García-Manzo, Ricardo A. Salido-Ruiz, Israel Román-Godínez, & Sulema Torres-Ramos, (2020). Clasificación inter-sujeto e intra-sujeto de señales svEMG utilizando Redes Neuronales para la intención del habla. Memorias del congreso XVII Encuentro Participación de la mujer en la ciencia.
  2. Alfaro-Cortés, H. H., García-Manzo, R. E., Ocampo-Estrada, B. S., Román-Godínez, I., Salido-Ruiz, R. A., & Torres-Ramos, S. (2023). Comparing Wavelet Characterization Methods for the Classification of Upper Limb sEMG Signals. Computación y Sistemas, 27(2), 553-567.