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http://hdl.handle.net/10773/33879
Título: | Computational platform for multimodal affective data analysis |
Outros títulos: | Plataforma computacional para análise de dados afetivos multimodais |
Autor: | Cardoso, Vasco Rodrigues |
Orientador: | Oliveira, Ilídio Fernando de Castro Brás, Susana Manuela Martinho dos Santos Baía |
Palavras-chave: | Affective computing Biosignals Multimodal Emotional classification Web platform API Work queues Information extraction Affective data analysis |
Data de Defesa: | 7-Dez-2021 |
Resumo: | Bio signals can be used to quantify several types of information about a person.
These signals, by themselves, can reveal, directly or indirectly, interesting
aspects about their source, thus having a wide range of applications.
An emerging application is the use of these signals as input for technological
systems that detect emotions, in the area of Affective Computing. Emotion
identification systems are gaining more and more attention: it is expected
that, in the future, many products will be developed based on the emotional
analysis of their users, in order to provide more personalized and appropriate
experiences, thus obtaining the best possible results. To this end, computational
tools are needed that allow to analyze and study bio signals in an
easy way, abstracting the underlying computational processes.
This work proposes and demonstrates a computational platform that allows
its users to analyze multimodal data for emotions detection, generating a
summary report in which three base states are identified: happiness, fear
and neutrality. The platform can use electrocardiogram (ECG), electrodermal
activity (EDA), and electromyogram (EMG) data. The platform
enables the user to perform feature extraction and selection, and emotional
classification, on these types of bio signals.
The platform is available in a Web environment and is oriented towards
the end user, who does not need to be an expert either in bio signals or in
processing methods. As some analyses may be demanding and therefore
not immediate, the platform makes use of the abstraction of work queues
for task submission and tracking. An initial version of the platform has
been developed and explored with concrete problems of students performing
emotion analysis in their academic projects. Os biossinais podem ser usados para quantificar vários tipos de informações sobre uma pessoa. Estes sinais, por si só, podem revelar, direta ou indiretamente, aspetos interessantes sobre sua fonte, tendo com isto uma vasta gama de aplicações. Uma aplicação emergente é o uso desses sinais como entrada de sistemas tecnológicos que fazem a deteção de emoções, enquadrado na área da designada Computação Afetiva. Os sistemas de identificação emocional vêm ganhando cada vez mais atenção: projeta-se que, no futuro, muitos produtos sejam desenvolvidos com base na análise emocional dos seus utilizadores, a fim de proporcionar experiências mais personalizadas e adequadas, obtendo assim os melhores resultados possíveis. Para isso, são precisas ferramentas computacionais que permitam analisar e estudar os biossinais de forma fácil, abstraindo os processos computacionais subjacentes. Este trabalho propõe e demonstra uma plataforma computacional que permite aos seus utilizadores analisar dados multimodais para deteção de emoções, gerando um relatório de sumário em que se identifica três estados base: felicidade, medo e neutralidade. A plataforma pode usar dados de eletrocardiograma (ECG), atividade eletrodérmica (EDA) e eletromiograma (EMG). A plataforma possibilita ao utilizador realizar a extração e seleção de caraterísticas, e a classificação emocional, nesses tipos de biossinais. A plataforma está disponível em ambiente Web e orientada para o utilizador final, que não precisa de ser um especialista, quer em biossionais, quer nos métodos de processamento. Como algumas análises podem ser exigentes e, por isso, não imediatas, a plataforma recorre à abstração de filas de trabalho para a submissão e acompanhamento das tarefas. Uma versão inicial da plataforma encontra-se desenvolvida e foi explorada com problemas concretos de alunos que realizam a análise de emoções nos seus projetos académicos. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/33879 |
Aparece nas coleções: | UA - Dissertações de mestrado DETI - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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