Modeling Affective State using Learning Vector Quantization

Vertaalde titel van de bijdrage: Het modelleren van affectieve toestanden met behulp van Lerende Vector Quantisatie

Jan de Vries

Onderzoeksoutput

2146 Downloads (Pure)

Samenvatting

Emoties en ook stress maken een zeer belangrijk deel uit van ons dagelijks leven. Ons drukke bestaan kan ons echter emotioneel uit balans brengen. Slimme apparaten kunnen ons helpen in balans te blijven, bijvoorbeeld door op tijd te waarschuwen voor overmatige stress. Essentieel voor zulke apparaten is dat zij emoties en stress moeten kunnen meten. Dit proefschrift bestudeert hoe een bepaald type zelflerende computersystemen kan worden ingezet in dit zogeheten affectieve domein en verkent daarin herkenning van emoties op basis van drie verschillende meetmethoden, gemeten aan: het lijf (fysiologie), het gelaat (gezichtsuitdrukkingen) en het brein (cognitieve processen). Daarmee probeert dit proefschrift theorie en toepassing op het kruisvlak van informatica en psychologie, ook wel affectieve informatica genoemd, te verbinden.
Het onderzoek toont aan dat computers, op basis van deze zelflerende systemen, goed in staat zijn om emoties te herkennen uit foto’s van gelaatsuitdrukkingen en ook goed stress kunnen herkennen uit hartslagsignalen, beide met grote precisie. De gebruikte methoden leveren bovendien modellen op waaruit nieuwe kennis geput kan worden. Zo blijkt dat de mond en de ogen erg belangrijk zijn bij het herkennen van de gezichtsexpressies en dat de emotieherkenning uit fysiologie kan worden verbeterd door toevoeging van metingen van bepaalde hartfrequenties.
Vertaalde titel van de bijdrageHet modelleren van affectieve toestanden met behulp van Lerende Vector Quantisatie
Originele taal-2English
KwalificatieDoctor of Philosophy
Toekennende instantie
  • Rijksuniversiteit Groningen
Begeleider(s)/adviseur
  • Biehl, M. , Supervisor
  • Pauws, S.C. (Steffen), Co-supervisor, Externe Persoon
Datum van toekenning28-nov.-2014
Plaats van publicatie[S.l.]
Uitgever
Gedrukte ISBN's978-90-367-7387-4
Elektronische ISBN's978-90-367-7388-1
StatusPublished - 2014

Citeer dit