Zeitliche Analyse von Emotionen auf Basis von Active Appearance Modellen

Hommel, Sebastian

In unserer heutigen Zeit verrichten Maschinen immer mehr Aufgaben für den Menschen. Dies erstreckt sich auch immer weiter in den Dienstleistungsbereich. Gerade hier sind natürliche Formen der Interaktion mit diesen Maschinen von größter Bedeutung um deren Akzeptanz zu erhöhen und diese in unsere Umgebung so einzubetten, das sie nicht als störend empfunden werden. Die natürliche Form der Interaktion ist der Dialog. In einem natürlichen Dialog spielen neben der Auswertung des reinen Inhaltes ebenso Gestiken und Emotionen eine bedeutende Rolle. Die Arbeit fokussiert sich dabei darauf einem Dialogsystem eine robuste und realwelttaugliche Emotionsschätzung anzubieten. Diese Emotionsschätzung wertet die Parameter eines Active-Appearance-Modell (AAM) mittels Regression auf eine Support-Vector-Maschine (SVM) aus. Die Mimiken einer Person werden so in einen 1D-Emotionsraum abgebildet. Um individuelle Unterschiede zwischen Personen zu entfernen wird hier ein individueller Parametersatz über die Zeit ermittelt, welcher aus dem aktuellen Parametersatz entfernt wird. Dieser Parametersatz wird als „individuelles Mittelwertgesicht“ bezeichnet. Um die geschätzte Emotion korrekt interpretieren zu können ist es notwendig zu wissen, ob diese durch das Dialogsystem ausgelöst wurde. Hierzu wurde eine Aufmerksamkeitsschätzung erstellt. Diese liefert nicht nur die Information ob eine Person aufmerksam ist, sondern auch in welcher Richtung der Fokus dieser Aufmerksamkeit liegt. Diese Schätzung basiert auf den Kopfposen oder optional auf den Blickrichtungen, die mit Hilfe von Multilayer-Perceptrons (MLPs) aus den lokalen Formparametern eines AAMs ermittelt werden. Als Erweiterung der Aufmerksamkeitsschätzung wurde eine Ja-Nein-Schätzung realisiert. Für all diese Verfahren wurden statistische Maße benötigt, die zur Effizienzsteigerung über adaptive rekursive Schätzverfahren ermittelt werden.

Ilmenau, Techn. Univ., Diplomarbeit, 2010

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Hommel, Sebastian: Zeitliche Analyse von Emotionen auf Basis von Active Appearance Modellen. 2010.

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