Desarrollo de Sensores basados en Materiales Compuestos Multifuncionales para Detección y Decodificación de Lenguaje Labiofacial Asistida por Inteligencia Artif
Please login to view abstract download link
El presente trabajo contempla la investigacion y el desarrollo conceptual de un novedoso sistema de detección y decodificación del lenguaje labiofacial empleando un sistema de sensores piezoresistivos basados en polímeros de alta flexibilidad dopados con nanopartículas conductoras de carbono. Estos sensores se caracterizan por ser de diseño simple, de bajo coste y de contacto. Además, en esta contribución se incluye también el desarrollo de un espacio latente de los patrones de movimiento labiofacial y su traducción a los patrones de movimiento detectados simultáneamente por los sensores, basándonos en técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) para la decodificación y traducción de la señal. La investigación parte del desarrollo de los sensores flexibles de alta sensibilidad constituidos por elastómeros de polidimetilsiloxano (PDMS) nanorreforzados con nanoplaquetas grafénicas (GNP), con contenidos en grafeno comprendidos entre 6 y 10 % en peso; y la optimización de sus propiedades electromecánicas, con el objetivo de poder detectar, de forma clara e inequívoca, los movimientos faciales afectados por el movimiento de los labios y lengua. Se ha comprobado que los sensores son capaces de detectar los movimientos labiofaciales asociados a vocales, fonemas, palabras, frases, discurso mudo y discurso vocal previamente seleccionados y emitidos por varios individuos. Se ha desarrollado un modelo de aprendizaje basado en las características extraídas de forma automática, entrenando métodos del estado del arte de aprendizaje de variedades (Manifold Learning).
