Fraunhofer-Gesellschaft

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Evaluation verschiedener Sensorfusionansätze für adaptive affektive Computing Systeme

Ein Überblick über den Stand der Technik
 
: Oldenburg, Rico
: Peter, Christian

Rostock, 2010, 41 pp.
Rostock, Univ., Studienarbeit, 2010
German
Term paper
Fraunhofer IGD ()
human-computer interaction (HCI); emotion recognition; sensor fusion; physiology; multimodal interaction; Probabilistic models; feature extraction; data mining

Abstract
Die hochgradig effiziente und Echtzeit nahe Klassifikation von Emotionen eines Nutzers im Kontext der Mensch-Maschine-Interaktion setzt eine möglichst breite Datenbasis und hocheffektive Klassifikationsalgorithmen voraus. In dieser Arbeit werden die physiologischen (und psychologischen) Grundlagen der Emotionserkennung kurz erläutert um anschließend umfassend den aktuellen Stand der Forschung in diesem Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion zu beleuchten. Dabei wird sowohl auf die verschiedenen Ansätze zur Generierung von Daten als auch auf die Verfahrensweisen zur Feature-Extraction, Data-Mining, Klassifikation und im speziellen auf die Fusion der multimodalen Eingabedaten eingegangen.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-153112.html