La computación afectiva es un de tema de investigación ha crecido en los últimos años. Los sistemas capaces de entender los estados afectivos son de utilidad para mejorar la experiencia de usuario incrementar la inmersión y el aprendizaje, especialmente en los video juegos y los software educativos. Las investigaciones en el reconocimiento de emociones se han enfocado en el análisis de la respuesta fisiológica o la conducta. El problema de los métodos que usan señales fisiológicas es que dependen de sistemas de sensores caros; por otro lado, las investigaciones de la conducta utilizan métodos libres de sensores, pero tienen poca precisión. Este trabajo propone la fusión de características de ambos métodos; esto permite el uso de dispositivos comerciales para la adquisición de datos de señales fisiológicas y complementa los datos con características de la conducta. Se realizó un experimento usando un video juego obtuvo y la pulsera e4 para la obtención de datos, luego se utilizó el método propuesto para clasificar emociones. Los resultados muestran un aumento en la precisión de el reconocimiento de emociones fusionando datos de las señales fisiológicas y datos de la conducta, comparado a solo utilizar las señales fisiológicas. Esto demuestra que el método propuesto ayuda a mejorar la detección de estados afectivos.