INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Alvaro Angel Orozco Gutiérrez

10 horas

CODIGO CIE

6-09-3

Eduardo Giraldo Suarez

Coinvestigador

10 Horas

Juan Gabriel Fetecua Valencia

Coinvestigador

30 Horas

Jhon Eder Cuitiva Sánchez

Estudiante

30 Horas

Stella Lozano Pardo

Coinvestigador

20 Horas

Dora Cardona Giraldo

Coinvestigador

10 Horas

Julián David Echeverry Correa

Coinvestigador

10 Horas

Andrea Liliana Rodríguez Sánchez

Estudiante

32 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2007. Investigación, Desarrollo Tenológico E Innovacion

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Objetivo General Implementar un sistema automatizado de identificación de niveles de ansiedad en patrones fisiológicos y fisonómicos, basado en realidad virtual como herramienta para la asistencia a las estrategias psicológicas integradas al entrenamiento de personal militar. Objetivos Específicos -Identificar los patrones de estimulación relacionados con situaciones potencialmente peligrosas que generen cambios en los niveles de ansiedad en personal de las Fuerzas Militares. -Desarrollar un conjunto de algoritmos computacionales para identificar patrones en secuencias de video y variables fisiológicas en personal de las Fuerzas Militares que es entrenado. - Evaluar la efectividad de implementar estrategias psicológicas de manejo de niveles de ansiedad, dirigidas al ciclo de aprendizaje, experimentación, reflexión, conceptualización y aplicación, en el curso básico de entrenamiento en explosivos de las Fuerzas Militares. -Ingresar y evaluar la efectividad de un sistema de realidad virtual dotado con un sistema de retroalimentación de variables fisiológicas y fisonómicas, aplicado a la intervención psicológica en el manejo de niveles de ansiedad en personal militar.

RESUMEN

El entrenamiento en actividades militares implica la adquisición y desarrollo de habilidades, aptitudes y competencias para el adecuado desempeño de las funciones, que más allá del desarrollo de capacidades físicas, requiere el desarrollo de habilidades mentales que permitan afrontar al individuo situaciones de competitividad, alta exigencia, imprevisión, reacción rápida, solución de conflictos, toma de decisiones y manejo de emociones. El aprendizaje y desarrollo de estas habilidades se realiza a través de la vivencia y experiencia del entrenamiento mismo y con la implementación de estrategias incluidas en el diseño del curso básico de entrenamiento militar. Los ejercicios prácticos, son la estrategia que permite un mejor nivel de aprendizaje, el cual se da de diferentes modos [RODAS]: el real, en el cual el individuo está embebido en el ambiente natural; así como el de modo virtual, en el cual se genera un mundo irreal a través de sistemas de simulación por computador, conocido como Realidad Virtual (RV). Los avances tecnológicos en RV aplicados al campo de la psicología, han permitido el desarrollo de ambientes controlados, en los que mediante procesos de exposición se facilita la descarga y reconocimiento emocional. Con la RV se construyen ambientes virtuales donde la persona puede experimentar eventos similares a los del mundo real, con la diferencia que se encuentra en un ambiente seguro para su integridad y bienestar. Entre los sistemas de RV se destaca el ambiente EMMA (Engaging Media for Mental Health Applications), el cual ha sido aplicado al manejo de trastornos del comportamiento. El sistema permite ajustar la presentación de estímulos (imágenes y sonidos) para adaptarse a las necesidades del usuario en cada momento. EMMA puede asistir al entrenamiento de personal militar basándose en la técnica de exposición para permitir al estudiante el reconocimiento y manejo de las emociones --especialmente ansiedad--, que pueden afectar el proceso de aprendizaje durante el entrenamiento y su desempeño operativo. Para obtener medidas objetivas de cambios en los niveles de ansiedad durante el entrenamiento, el ambiente EMMA puede ser dotado con un sistema que detecta, sigue, identifica y reconoce cambios en las reacciones fisiológicas y expresiones faciales humanas mediante algoritmos computacionales de procesamiento digital de señales de voz, imágenes y variables fisiológicas. La inclusión del sistema EMMA en un programa de estrategias psicológicas, conforman una estrategia tecnológica de planeación del proceso de entrenamiento, basada en la educación experiencial, cuya metodología promueve no sólo la acumulación de vivencias, sino también la transformación de éstas en experiencias de aprendizaje, constituyendo entonces un adiestramiento planeado, participativo y práctico con el fin de que el alumno además de la adquisición de conocimientos, el desarrollo de habilidades y aptitudes propias de sus funciones, logre control emocional y adquiera estrategias psicológicas para alcanzar mejores competencias y desempeño. El desarrollo de este proyecto se dividió en las dos siguientes fases globales: La primera, consistió en el diseño de algoritmos de análisis de secuencias de imágenes, patrones de voz y variables fisiológicas asociadas a la ansiedad y la construcción de una base de datos con imágenes específicas del entrenamiento militar, para integrarlas al ambiente Emma. En la segunda etapa se evaluó la efectividad de la implementación de la enseñanza de estrategias psicológicas para el desarrollo de competencias y manejo de ansiedad, asistida con el sistema de RV EMMA, en el programa de entrenamiento de las Fuerzas Militares

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/01/2009

FECHA DE FINALIZACION

01/04/2011

PRODUCTOS

algoritmos computacionales para identificar patrones en secuencias de video, voz y variables fisiológicas

Software

Automatic identification of various nuclei in the basal ganglia for Parkinson's disease neurosurgery

Ponencia en evento especializado

Caracterización de unidades de acción facial combinando métodos kernel y análisis de componentes independientes

Artículo publicado en Revista de divulgación

Clasificación automática de niveles de estrés en señales de voz

Ponencia en evento especializado

Driving Fatigue Detection Using Active Shape Models

Artículo publicado en Revista de divulgación

Driving Fatigue Detection Using Active Shape Models

Ponencia en evento especializado

EMONSE

Software

Hand movement recognition based on empirical mode Decomposition

Ponencia en evento especializado

Técnicas de seguimiento de características faciales en secuencias de im_agenes basadas en métodos de libre modelo

Artículos publicados en Revistas B, C ó D