Monitoreo emocional en terapia psicológica con FER
- 1 min🏆 Ganador del TensorFlow 2.0 Challenge (Devpost, #TFWorld).
Plataforma que da seguimiento a las respuestas emocionales de pacientes en psicoterapia usando reconocimiento de expresiones faciales (FER): un modelo analiza la cámara del paciente durante la sesión para identificar emociones, ayudando al profesional de salud mental a monitorear el progreso del tratamiento y mantener un expediente asistido por IA.
Stack técnico:
- Red neuronal profunda extendida (EDNN) propia, entrenada con TensorFlow 2.0 en Google Colab.
- Cuantización del modelo con TensorFlow Lite para correr en el borde (edge).
- Despliegue en una Raspberry Pi 3B+ con OpenCV para la detección facial (~3% de uso de CPU).
- Dashboard con Flask + Dash (Dash Bootstrap Components) y persistencia en Firebase Realtime Database.
Resultados: ~47.4% de precisión en el dataset del reto de Kaggle (FER Challenge, 12 épocas); 95.6% de precisión al entrenar con la base de datos Radboud Faces, con muy pocos recursos.
Repositorio: github.com/RodolfoFerro/psychopathology-fer-assistant
Rodolfo Ferro
With great power comes great responsibility.