Ulima Emotional Faces in Video: Dataset de expresiones emocionales faciales con rasgos latinos

La comprensión de los estados emocionales es fundamental para el desarrollo de interfaces humano-computador de próxima generación. Los comportamientos humanos en interacciones sociales activan procesos psico-fisiológicos influenciados por estímulos perceptuales, lo que genera oportunidades para diseñar modelos de inteligencia artificial con atributos similares a los humanos. El presente proyecto tiene como objetivo principal desarrollar un recurso audiovisual que capture expresiones emocionales faciales en individuos con rasgos latinos y de diversas edades, proporcionando una representación dinámica y completa de las emociones humanas al reflejar su evolución en tiempo real. Este nuevo dataset en video complementará y ampliará el "Ulima Emotional Faces Dataset" de imágenes estáticas, incorporando la dimensión temporal que permite capturar transiciones naturales de las emociones en diversos grupos etarios. Se etiquetarán emociones específicas —miedo, alegría, tristeza, asco, sorpresa, ira y desprecio— en videos breves, y se aplicarán técnicas de machine learning para validar la precisión de estas expresiones emocionales. El dataset contribuirá significativamente a la investigación en inteligencia artificial, psicología, reconocimiento facial y los cambios con la edad, fomentando el desarrollo de modelos de IA culturalmente inclusivos y sensibles al contexto humano.