EMOBIO: Emotion Assessment using Biometrics and Behavioral Analysis

Probandin während des EMOBIO-Versuchs im Fahrsimulator

Probandin während des EMOBIO-Versuchs im Fahrsimulator

Auftrag

Spezifikation und Entwicklung einer auf physiologischen und Verhaltensdaten gestützten Sensorplattform zur Emotionserkennung im automobilen Anwendungsfall, die emotionale Reaktionen in Echtzeit erfassen und auswerten kann.

Methodik

Im Rahmen des Projekts wurde eine Referenzmethode entwickelt, um Ziel-Emotionen standardisiert im anwendungsnahen Kontext im Fahrsimulator oder Realfahrzeug herbeizuführen. Anschließend wurden in einer Benchmarkstudie im Fahrsimulator verschiedene Kombinationen von Sensoren (kamerabasierte Gesichts- und Gestenanalyse, GSR, Herzrate, Eye-tracking, Trocken-EEG) hinsichtlich ihres Potentials von Erkennung der Emotionen evaluiert.

Ergebnis

Die Effektivität der Referenzmethode zur Emotionsinduktion konnte mit Fragebogendaten validiert werden. Mithilfe von Machine Learning Ansätzen und entwickelten Algorithmen zur Klassifikation der Zielemotionen konnten Klassifikationsverfahren entworfen werden, die je nach Zielemotion eine Accuracy von 6 bis 95 Prozent erreichen.