Uno de los factores importantes que influyen en los accidentes automovilísticos es el manejar bajo condiciones no-óptimas, tales como estrés, ira, miedo, depresión entre otros, en las cuales la posibilidad de sufrir un accidente durante manejo se incrementa. Por lo tanto, hasta la fecha han sido propuestos varios esquemas que detectan la emoción del conductor basado en su expresión facial. La mayoría de ellos usan solo un fotograma (una imagen) y operan en condiciones restringidas que rara vez se presentan en condiciones reales de manejo. Con el fin de poder resolver este problema, este artículo presenta un algoritmo para el reconocimiento de la emoción del conductor basado en sus expresiones faciales, en el cual a partir de la secuencia de cuadros de video se extraen vectores de características temporales usando los puntos relevantes del rostro. Los vectores de características extraídos se introducen en diferentes clasificadores, tales como Maquina de Soporte Vectorial (SVM) y K-vecinos más cercanos (KNN) para la comparación de su funcionamiento.
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