TENAS
REVISTA CIENTÍFICA TECNOLÓGICA
VOL. 4 / NO. 1 / AÑO 2025 ISSN 2953-6553
W W W . A T E N A S . T E C A Z U A Y . E D U . E C
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El Tecnológico del Azuay es un Instituto Superior Tecnológico Universitario público
del Ecuador que, a lo largo de sus 30 años de vida institucional, se ha consolidado
como un referente en la formación técnica y tecnológica, tanto a nivel regional; así
como, nacional. Además, es una de las instituciones mejor acreditadas por el
organismo máximo de regulación de la Educación Superior en el país: el Consejo de
Aseguramiento de la Calidad de la Educación Superior (CACES).
Actualmente, la Institución desarrolla diversos procesos de formación. Entre ellos, se
encuentran la oferta académica abierta, la cual facilita el acceso a la Educación
Superior, mediante carreras tradicionales, universitarias y programas, bajo el modelo
de formación dual; y, las carreras focalizadas, implementadas a través de convenios
con distintos ministerios del Ecuador, cuyo propósito es profesionalizar a sectores
estratégicos.
El Instituto cuenta con 16 carreras, 78 docentes —en su mayoría con formación de
cuarto nivel— y una población estudiantil de 900 estudiantes.
Director
Dr. José Zhunio Zhunio.
Codirector
Mgtr. Mercy Sarmiento.
Editor in Chief
Mgtr. Lady Sangacha Tapia.
Editora académica
Mgtr. Iliana Tinoco Maldonado
Editor asociado
Ing. Paúl Arévalo, Ph.D.
Editores de sección
Mgtr. Adrián Criollo
Ph.D. Javier Bernardo Cabrera Mejía
Ph.D. Diego Xavier Morales Jadán
Ph.D. Gabriela Isabel Araujo Ochoa
Mgtr. Santiago Moscoso Bernal
Mgtr. Jonnathan Andrés Jiménez Yumbla
Mgtr. Delia Bueno
Mgtr. Frank Ordóñez
Dr. Byron Serrano
Editor técnico
Mgtr. Elías Iván Vera Narváez
Editor asociado
PhD. Paúl Arévalo
Asistentes de edición
Mgtr. Alexandra Pacheco
Mgtr. Victoria Salazar
Mgtr. Mónica Cumbe
Mgtr. Diego Vintimilla
Mgtr. Christian Quezada
Mgtr. Julio Cajamarca
Mgtr. Norma Velecela
COMITÉ EDITORIAL
Mgtr. Pedro Marnez
Mgtr. Jaime Santiago Vélez
Comité científico
Ph.D. Jean Carlo Macancela Poveda
Ph.D. Santiago Fernando Martínez
Ph.D. Darío Benavides Padilla
Dirección de Diseño gráfico
Mgtr. David Aguirre Vica
Webmaster
Mgtr. Diego Armando Cale Pillco
Traductora
Mgtr. Clara Clavijo Encalada
Edita / Publisher:
Instituto Superior Universitario Tecnológico del Azuay
Dirección: Octavio Chacón 1-98 y Primera Transversal,
sector Parque Industrial (Cuenca - Ecuador).
Periodicidad / Publication
Anual
ISSN 2953-6553
VOL. 4 / NO. 1 / 2025
Correo electrónico / E mail
editor-atenas@tecazuay.edu.ec
Postal address
010101
Cuenca - Ecuador
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ISSN 2953-6553
Estimada Comunidad Académica, Científica e Investigadora:
El Instituto Superior Tecnológico del Azuay, como entidad pública de educación superior
universitaria y tecnológica, concibe la ciencia, la tecnología y la innovación no como
actividades periféricas, sino como pilares estratégicos e irrenunciables para abordar las
problemáticas contemporáneas del Ecuador. A lo largo de sus 30 años de trayectoria, la
Institución se ha consolidado como un compromiso permanente, en la construcción de
conocimiento y la búsqueda de soluciones pertinentes para nuestro entorno.
En sintonía con este compromiso fundacional, asumimos la necesidad imperiosa de
fortalecer continuamente la generación y difusión del conocimiento, particularmente, en el
campo de la formación técnica y tecnológica. Reconocemos que, históricamente, la
investigación ha sido uno de los ejes sustantivos menos desarrollados en este tipo de
instituciones; sin embargo, desde 2022, el Instituto ha elevado su calidad educativa
aportando significativamente al desarrollo nacional con el lanzamiento de Atenas: Revista
Científica Técnica y Tecnológica.
Atenas es la primera Revista de producción y gestión propia del Instituto, concebida como
un medio especializado de rigor académico para la difusión de conocimiento en el ámbito
técnico y tecnológico a nivel provincial y nacional.
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PRESENTACIÓN
Hoy, con profundo orgullo, Atenas se proyecta como una publicación de alto estándar,
respaldada por un proceso editorial sólido, transparente y estrictamente evaluado por
pares académicos. Este rigor nos ha permitido alcanzar recientemente un hito de gran
relevancia: su indexación en el Latindex Catálogo 2.0, uno de los sistemas más
prestigiosos de evaluación editorial en Iberoamérica. Este logro es una reafirmación
irrefutable de la calidad científica, tecnológica y metodológica de los materiales que
publicamos y honra el compromiso de nuestro equipo editorial, docentes e
investigadores colaboradores.
Atenas es la tangible materialización del trabajo humano comprometido con la
academia, la investigación científica y el fortalecimiento continuo de la formación
técnica y tecnológica del país.
Desde la autodenominada "Atenas del Ecuador," nuestra Revista homónima aspira a
convertirse en un referente nacional y regional. Buscamos ser el espacio en donde
converjan el debate fundamentado, la reflexión crítica, la innovación aplicada y la
búsqueda de soluciones pertinentes a las necesidades de nuestros territorios.
Apostamos decididamente por una investigación que sea relevante, transversal y
genuinamente transformadora, construida desde el sur del país y proyectada hacia toda
la región.
Con esta visión estratégica, extendemos una cordial invitación a la comunidad
investigadora, instituciones y sociedad en general, a seguir contribuyendo con su
excelencia. Su participación y sus aportes son esenciales para dar vida, sentido y
contenido a cada uno de nuestros volúmenes.
Sigamos construyendo ciencia, tecnología e innovación desde la Academia, con
responsabilidad, compromiso y excelencia.
DR. JOSÉ ZHUNIO ZHUNIO
RECTOR DEL INSTITUTO SUPERIOR
UNIVERSITARIO TECNOLÓGICO DEL AZUAY
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LISTADO DE ARTÍCULOS
El costo de la inseguridad y su incidencia en la industria
aseguradora en el periodo 2020- 2023, en los ramos de:
seguro de vida, asistencia médica y vehículos.
Diseño de un modelo de evaluación del impacto de
políticas de becas, con enfoque de género, en la
educación técnica y tecnológica.
Sistema de monitoreo, control y automatización de cierre
en hornillas para evitar fugas de GLP, en tiempo real.
Trastornos hipertensivos del embarazo y
morbimortalidad materna: reporte de un caso.
El núcleo esencial de los derechos colectivos..
Prototipo de Detección de Emociones con Inteligencia
Artificial
Sistema de parqueadero inteligente TecAzuay.
Ricardo Andrés Bustillos Mena.
Vanessa Alexandra Flores Calvache.
Isabel Patricia Macías Galeas.
Danny Adrián Piña Piña.
Priscila Elizabeth Bernal Ortiz.
Doris Yolanda Suquilanda Villa.
Daniel Mateo Martínez Herrera
Eduardo Manzano Choco
Claudia Pamela Loja Siguenza
Héctor Eduardo Tapia Tapia.
Jéssica Marisol Vera Carrera.
J.D. Morocho Fernández.
D. R. Guzmán.
L.A. Morocho Sumba
L.M.Calle Crespo
Jonnathan Berrezueta.
Francisco López.
Edisson Morocho.
Priscila Bernal.
TEMA AUTOR (ES) PÁGINA
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Elaboración de colantes orgánicos para construcción de
maceteros biodegradables
Incidencia de la gamificación en el rendimiento de
ejercicios de factorización del Álgebra de Baldor,
aplicados mediante una página web.
Jorge Jacinto Cabrera Ortiz.
David Sarango Puma +
Dr. Ricardo Alfredo Vega Granda, PhD.
Amelia Ariana Astudillo León.
Darío Javier Burgos Espinoza.
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Artículo original/ Original articule
ISSN 2953-6553
Recibido: 2025-06-11, Aprobado tras revisión: 2025-10-27
Prototipo de Detección de Emociones con Inteligencia Artificial
Emotion Detection Prototype with Artificial Intelligence
J.D. Morocho Fernández10009-0007-9809-3426,D. R. Guzmán, 20009-0006-2522-8898, L.A. Morocho Sumba30009-0001-6662-
5703 , L.M.Calle Crespo 4 0000-0001-9643-6789
david.guzman.est@tecazuay.edu.ec, jonnathan.morocho.est@tecazuay.edu.ec, luis.morocho.est@tecazuay.edu.ec,
lorena.calle@tecazuay.edu.ec
1234Instituto Tecnológico Superior del Azuay, Cuenca/Azuay, Ecuador
DOI 10.36500/atenas.4.006
Resumen
Resumen: Este paper describe el desarrollo de un
prototipo inteligente diseñado para detectar emociones
en tiempo real mediante técnicas de Deep Learning, con
el objetivo de contribuir al bienestar emocional de los
usuarios. El sistema analiza expresiones faciales
captadas por una cámara para identificar emociones
como felicidad, tristeza, ira, miedo, sorpresa y asco. Los
resultados se almacenan en una base de datos, junto con
actividades realizadas por el usuario, lo que permite
estudiar la relación entre emociones y contexto diario
(hora, día y actividad).
El prototipo utiliza herramientas como TensorFlow,
Keras, OpenCV y DeepFace para el procesamiento y
análisis de imágenes; además, de una base de datos
MySQL y un dashboard interactivo en Power BI para
la visualización de resultados. Entre sus aportes destaca
la recomendación automática de música personalizada
según la emoción detectada, lo que refuerza el vínculo
entre estado emocional y música.
En este contexto, el modelo fue entrenado con bases de
datos públicas y registros propios, a través de la
aplicación de técnicas de balanceo de clases (SMOTE),
normalización de datos y redes neuronales con IA. Se
obtuvo una precisión promedio del 40%, con mejores
resultados en emociones como sorpresa” y felicidad”.
La validación realizada por expertos en psicología y
tecnología evidenció un 75% de efectividad en las
recomendaciones musicales propuestas por el sistema.
Abstract
Abstract: This paper presents the development of an
intelligent prototype designed to detect emotions in real
time using deep learning techniques, with the aim of
contributing to usersemotional well-being. The system
analyzes facial expressions captured by a camera to
identify emotions such as happiness, sadness, anger,
fear, surprise, and disgust. The results are stored in a
database alongside user activities, enabling the study of
relationships between emotions and daily context (time,
day, and activity).
The prototype employs tools such as TensorFlow,
Keras, OpenCV, and DeepFace for image processing
and analysis, as well as a MySQL database and an
interactive Power BI dashboard for results
visualization. A notable feature is the automatic
recommendation of personalized music based on the
detected emotion, reinforcing the connection between
emotional state and music.
The model was trained using public datasets and
proprietary records, applying class balancing
techniques (SMOTE), data normalization, and artificial
neural networks. An average accuracy of 40% was
achieved, with higher performance for emotions such as
“surprise” and “happiness.” Validation by experts in
psychology and technology indicated a 75%
effectiveness in the system’s music recommendations.
Palabras Claves Emociones, Psicología, Biometría, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Profundo, Base de Datos
Keywords Emotions, Psychology, Biometry, Artificial Intelligence, Deep Learning, Databases
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REVISTA ATENAS Vol 4, No. 1, año de publicación 2025
I. INTRODUCCIÓN
El reconocimiento de emociones ha cobrado relevancia en los últimos años debido a su impacto en
múltiples ámbitos, como la toma de decisiones, la interacción social y el bienestar emocional. En la era
digital, la integración de la inteligencia artificial en este campo ofrece nuevas oportunidades para el análisis
y comprensión de los estados emocionales, con aplicaciones en áreas como la psicología, la educación y el
entretenimiento. En este contexto, un prototipo capaz de detectar emociones y recomendar música
personalizada podría mejorar la experiencia del usuario al adaptar la música a su estado de ánimo.
La relación entre música y emociones ha sido estudiada desde la antigüedad. Hace más de 2500
años, Pitágoras utilizaba escalas y acordes específicos para inducir el equilibrio mental, recomendando
melodías para armonizar estados emocionales adversos. Aristóteles observó que ciertos ritmos y melodías
fortalecen cuerpo y espíritu; mientras que, Platón comparaba la música con la gimnasia para el alma. En la
modernidad, Descartes sostuvo que la música tenía como propósito complacer y provocar emociones
(Schweppe & Schweppe, 2010). Estas reflexiones evidencian cómo la música ha sido utilizada
históricamente como un mecanismo para modular el estado anímico de las personas.
El presente trabajo propone el desarrollo de un detector de emociones basado en técnicas de Deep
Learning, capaz de analizar expresiones faciales en tiempo real para identificar emociones predominantes y
su distribución. Este prototipo incorpora una base de datos para almacenar los resultados obtenidos y
relacionarlos con actividades específicas reportadas por los usuarios. Su implementación no solo permite
estudiar el impacto emocional en la vida diaria; sino que, también abre la posibilidad de integrar
aplicaciones innovadoras, como sistemas de recomendación musical personalizados.
Los sistemas de recomendación son herramientas que generan sugerencias basadas en las
preferencias y experiencias de los usuarios. En este sentido, la combinación de reconocimiento facial con
algoritmos de recomendación musical podría proporcionar una experiencia más personalizada y
significativa.
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REVISTA ATENAS Vol 4, No. 1, año de publicación 2025
El objetivo principal de este proyecto fue desarrollar una herramienta capaz de identificar patrones
emocionales en tiempo real y explorar sus implicaciones en actividades cotidianas, lo que contribuye a un
bienestar emocional más profundo. Como objetivo secundario, se busca analizar cómo la música puede
influir en la regulación emocional al adaptarse a los estados de ánimo detectados.
La hipótesis de este estudio plantea que es posible identificar emociones a partir del análisis de
expresiones faciales y que dicha información, complementada con datos sobre las actividades personales de
los individuos, puede ser aplicada al desarrollo de sistemas orientados a promover el bienestar emocional.
Para ello, se emplean algoritmos de aprendizaje profundo en el procesamiento de imágenes faciales, junto
con una base de datos estructurada que permite almacenar y analizar la información recopilada de manera
eficiente.
Bajo esta hipótesis surge la pregunta de investigación ¿En qué medida la identificación automática
de emociones mediante el análisis de expresiones faciales, apoyada en el contexto de las actividades
personales de los usuarios, puede contribuir al diseño de sistemas que fomenten el bienestar emocional?
En este contexto, se consideran como variables independientes las expresiones faciales detectadas a
través de algoritmos de aprendizaje profundo y los datos relacionados con las actividades personales de los
usuarios. La variable con la que se pretende responder la pregunta es la emoción identificada.
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