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Originaltitel:
Static and Dynamic Methods for Emotion Recognition from Physiological Signals 
Übersetzter Titel:
Statische und Dynamische Methoden der Emotionserkennung aus Physiologischen Signalen 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Peer, Angelika (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Peer, Angelika (Prof. Dr.); Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation; PSY Psychologie 
Stichworte:
emotion recognition, feature extraction, feature selection, machine learning, dynamic model, appraisal 
Übersetzte Stichworte:
Emotionserkennung, Merkmalsextraktion, Merkmalsselektion, Machine Learning, Dynamisches Modell, Appraisal 
TU-Systematik:
MSR 600d 
Kurzfassung:
In this thesis, static and dynamic methods for emotion recognition from physiological signals are investigated. In the first part, we compare feature selection methods on an artificial dataset and evaluate their capabilities to detect interacting features. Further, a systematic analysis of feature extraction and selection from EEG signals is carried out. The second part concerns itself with the development of a novel dynamic approach which allows the combination of theoretical knowledge with dat...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
In der vorliegenden Dissertation werden statische und dynamische Methoden der Emotionserkennung aus physiologischen Signalen untersucht. Im ersten Teil der Arbeit werden Methoden der Merkmalsselektion mit Hinblick auf deren Fähigkeit, interagierende Merkmale zu erkennen, verglichen. Weiterhin wird eine systematische Analyse von Merkmalsextraktion und –selektion von EEG Signalen durchgeführt. Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines neuen, dynamischen Ansatzes, der di...    »
 
Mündliche Prüfung:
04.12.2015 
Dateigröße:
2197400 bytes 
Seiten:
127 
Letzte Änderung:
14.12.2015