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Physiological sensing for affective computing

 
: Peter, Christian
: Urban, Bodo; Schwabe, Lars; Waterworth, John A.

:
Fulltext (PDF; )

Rostock, 2012, 224 pp.
Rostock, Univ., Diss., 2012
URN: urn:nbn:de:gbv:28-diss2012-0075-3
English
Dissertation, Electronic Publication
Fraunhofer IGD ()
Fraunhofer Austria ()
human-computer interaction (HCI); affective computing; emotion recognition; physiological measurement

Abstract
The study of emotion is a well-established field of research with a history ranging back more than a hundred years. Applying this knowledge to the development of more user-centred technical systems started over a decade ago, within the domain of human-computer interaction (HCI) and is commonly called affective computing. The affective computing community still has to deal with several challenges in order to apply psychological knowledge to their technical field and to actually design affective systems.
This thesis addresses two aspects related to enabling systems to recognize the affective state of people and respond sensibly to it. First, the issue of representing affective states and unambiguously assigning physiological measurements to those is addressed by suggesting a new approach based on the dimensional emotion model of valence and arousal, avoiding many disadvantages of common approaches. Second, the issue of sensing affect-related physiological data is addressed by suggesting a concept for physiological sensor systems that live up to the requirements of adaptive, user-centred systems. The solutions developed in this thesis have been implemented and tested in several projects and proved their applicability.

 

Affective Computing ist eine Teildisziplin der Informatik, die bei der Gestaltung von Mensch-Maschine Schnittstellen die Emotionen des Nutzers berücksichtigt. Hierzu bedient sie sich der Erkenntnisse der Emotionsforschung, einer Forschungsrichtung der Psychologie mit über hundertjähriger Tradition. Trotz des verfügbaren großen Wissensschatzes über menschliche Emotionen fällt es der Affective Computing Gemeinde schwer, robuste, zuverlässige und gleichzeitig benutzerfreundliche "affektive" Systeme zu schaffen, die unter realen Bedingungen sinnvoll auf erkannte Emotionen einer Person reagieren.
Die vorliegende Arbeit adressiert zwei große Hemmnisse auf dem Weg zu einfach zu bedienenden, zuverlässigen affektiven Systemen. Sie befasst sich zunächst mit der Frage, wie Emotionen digital verarbeitbar dargestellt werden können, so dass Sensordaten, die zur Bestimmung der Emotion einer Person erfasst werden, eindeutig einer emotionalen Zustandsrepräsentation zugeordnet werden können. Basierend auf den Erkenntnissen einer gründlichen Analyse des Standes der Forschung wird ein Konzept erarbeitet welches erlaubt, physiologische Messdaten eindeutig Emotionszuständen zuzuordnen, wobei Probleme klassischer Ansätze hierzu vermieden werden. Des Weiteren widmet sich die Arbeit der Erfassung emotionsbezogener physiologischer Parameter. Zuverlässige und gleichzeitig einfach benutzbare Verfahren hierfür sind bislang nicht verfügbar, was die Forschergemeinde zwingt, auf weniger geeignete Sensorik zurückzugreifen, was jedoch die Forschungsergebnisse negativ beeinflusst und die Entwicklung affektiver Anwendungen stark behindert.
In dieser Arbeit wird ein Konzept fur Sensorsysteme vorgestellt, welches die zuverlässige Erfassung relevanter physiologischer Parameter erlaubt, ohne jedoch den Nutzer stark zu beeinträchtigen. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der alltagstauglichen Gestaltung des Systems mit Blick auf Robustheit, Zuverlässigkeit, Integrationsfähigkeit und einfache Bedienbarkeit.
Beide entwickelten Konzepte werden ausführlich beschrieben und beispielhafte Implementationen erläutert. Auf den Konzepten basierende Systeme wurden in verschiedenen Projekten erfolgreich eingesetzt und bewiesen ihre praktische Anwendbarkeit.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-229133.html