Institución: Tecnológico Nacional de México
Este sistema en el proceso de emisión de sufragio utiliza técnicas de Machine Learning y visión artificial para identificar y analizar las emociones de los votantes, con el objetivo de reducir prácticas de coacción del sufragio. Mediante la detección de anomalías en las expresiones faciales y el nivel de estrés de los individuos en el área de espera, el sistema permite evidenciar posibles situaciones de manipulación, eliminando los efectos negativos de la intimidación o amenazas durante el proceso electoral.
El sistema propuesto incluye un algoritmo capaz de identificar las emociones de los votantes con una precisión comparable o superior a la de algoritmos más simples, ayudando a monitorear y detectar patrones de estrés a lo largo del tiempo, ya sea en estudiantes, trabajadores u otros votantes. Esta solución puede implementarse como un sistema embebido en los procesos de emisión de sufragio, no solo para prevenir malas prácticas, sino también para aumentar la productividad en entornos de trabajo y garantizar la integridad del proceso electoral.