Resumen de Diseño de interfaz usando visión artificial para fines de percepción de indicadores de interés para ambientes de enseñanza virtual en la población universitaria

Enderson Ortega Guillina, Oscar Manuel Duque Suárez

• español

  El presente artículo describe el diseño de un sistema de percepción mediante visión artificial parafines de determinación de indicadores de interés para ambientes de enseñanza virtuales, paramedir el interés o asegurarse que el usuario está percibiendo lo proyectado a través de la pantalla ointerfaz del sistema. Los criterios de diseño se definieron con base en las características del rostro(reconocimiento de emociones) del usuario, posterior a ello programó el sistema por medio deherramientas y librerías como OpenCV, Python y Dlib los cuales cuentan con una función para laubicación de los puntos del contorno del rostro de una persona, se determinan los valores de losumbrales tanto para los ojos como para la boca del usuario y se valida el sistema a través de pruebascon 10 usuarios seleccionados, ponderando la mirada y gesticulación y tiempos de distracción yde atención. Los resultados obtenidos permiten evidenciar que el porcentaje de atención promediode los usuarios fue de 50.68% y el porcentaje de distracción 49,32%. El sistema permite medir através del reconocimiento facial el interés o distracción de un estudiante universitario en ambientes virtuales de aprendizaje

• English

  This article describes the design of a perception system through artificial vision for the purposeof determining indicators of interest for virtual teaching environments, to measure interest or toensure that the user is perceiving what is projected through the screen or system interface. Thedesign criteria were defined based on the characteristics of the face (recognition of emotions) of theuser, after which he programmed the system through tools and libraries such as OpenCV, Pythonand Dlib which have a function for the location of the points of the contour of a person’s face, thevalues of the thresholds for both the eyes and the mouth of the user are determined and the systemis validated through tests with 10 selected users, pondering the look and gesticulation and times ofdistraction and of attention. The results obtained show that the percentage of average attention of theusers was 50.68% and the percentage of distraction 49.32%. The system allows to measure, throughfacial recognition, the interest or distraction of a university student in virtual learning environments.