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Modélisation, détection et annotation des états émotionnels à l'aide d'un espace vectoriel multidimensionnel

Contenu

Titre

Modélisation, détection et annotation des états émotionnels à l'aide d'un espace vectoriel multidimensionnel

Date de soumission

25 février 2018, 07:42:01 +00:00

Créateur

Imen Tayari-Meftah

Est référencé par

KG5UI44C

Résumé

Notre travail s'inscrit dans le domaine de l'affective computing et plus précisément la modélisation, détection et annotation des émotions. L'objectif est d'étudier, d'identifier et de modéliser les émotions afin d'assurer l’échange entre applications multimodales. Notre contribution s'axe donc sur trois points. En premier lieu, nous présentons une nouvelle vision de la modélisation des états émotionnels basée sur un modèle générique pour la représentation et l'échange des émotions entre applications multimodales. Il s'agit d'un modèle de représentation hiérarchique composé de trois couches distinctes : la couche psychologique, la couche de calcul formel et la couche langage. Ce modèle permet la représentation d'une infinité d'émotions et la modélisation aussi bien des émotions de base comme la colère, la tristesse et la peur que les émotions complexes comme les émotions simulées et masquées. Le second point de notre contribution est axé sur une approche monomodale de reconnaissance des émotions fondée sur l'analyse des signaux physiologiques. L'algorithme de reconnaissance des émotions s'appuie à la fois sur l'application des techniques de traitement du signal, sur une classification par plus proche voisins et également sur notre modèle multidimensionnel de représentation des émotions. Notre troisième contribution porte sur une approche multimodale de reconnaissance des émotions. Cette approche de traitement des données conduit à une génération d'information de meilleure qualité et plus fiable que celle obtenue à partir d'une seule modalité. Les résultats expérimentaux montrent une amélioration significative des taux de reconnaissance des huit émotions par rapport aux résultats obtenus avec l'approche monomodale. Enfin nous avons intégré notre travail dans une application de détection de la dépression des personnes âgées dans un habitat intelligent. Nous avons utilisé les signaux physiologiques recueillis à partir de différents capteurs installés dans l'habitat pour estimer l'état affectif de la personne concernée.

Type

phdthesis

Date

2013/04/12

Langue

fr

uri

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00908233/document

Source

tel.archives-ouvertes.fr

is compiled by

Lucky Semiosis

Complexité

207

Date de modification

8 septembre 2023, 06:53:19 +00:00

Détails de la complexité

Physique,1,,,,,23,23

Physique,2,,,,,15,30

Actant,2,,,,,2,4

Concept,1,,,,,22,22

Concept,2,,,,,13,26

Rapport,1,1,Physique,Concept,properties,22,22

Rapport,1,1,Physique,Physique,values,22,22

Rapport,1,1,Physique,Actant,dcterms:creator,1,1

Rapport,2,2,Actant,Concept,properties,9,18

Rapport,2,2,Actant,Physique,values,9,18

Rapport,1,1,Physique,Actant,cito:isCompiledBy,1,1

Rapport,1,1,Physique,Physique,media,2,2

Rapport,2,2,Physique,Concept,properties,4,8

Rapport,2,2,Physique,Physique,values,4,8

Rapport,1,1,Physique,Physique,uri,2,2

Totaux de la complexité

Physique,2,1,2,38,53

Actant,1,2,2,2,4

Concept,2,1,2,35,48

Rapport,10,1,2,76,102

Existence,15,1,2,151,207

Collections

Zotero

Médias

Snapshot

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