Actualmente el porcentaje de accidentes de tránsito se ha incrementado y según las estadísticas este porcentaje seguirá aumentando cada año, por tal motivo se deben desarrollar nuevas tecnologías para prevenir accidentes de este tipo. Este documento presenta un sistema de detección de somnolencia basado en señales de electroencefalograma (EEG) mediante un par de canales (Fp1 y Fp2), aplicado a los conductores antes de subir a sus vehículos. Primero, este modelo detecta la relación entre el área bajo la curva (AUC) de las ondas cerebrales alfa, este es un parámetro principal para detectar la somnolencia. Posteriormente, la información extraída se pasa a un sistema experto difuso (FES) que clasifica el estado del sujeto como “alerta” o “somnolencia”, el criterio utilizado fue un umbral y entrenamiento con niveles subjetivos. El sistema propuesto se comparó con modelo...