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Videobasierte Verfahren zur Schätzung des Interaktionsinteresses bei der Mensch-Roboter-Interaktion mittels Analyse durch Synthese
To realize the operation of mobile service robots in everyday life, it
isnecessary to develop intelligent and adaptive dialog systems. Such
dialogsystems must be designed in a way that allows an easy and intuitive
operationeven for untrained users.For that purpose, it is necessary to
detect the mood and intentions of a user.In this thesis, methods for the
detection and estimation of the attentionand/or interaction interest of a
user of a mobile service robot will bedeveloped and presented.
For this purpose, three subsystems are presented: the estimation of
theorientation of the upper body, the estimation of the head pose, and
theanalysis of the facial expression of a user.Each subsystem is realized
by using an Analysis by Synthesis approach.More precisely, Active Shape
Models and Active Appearance Modelsare utilized within the three
subsystems.Furthermore, different classification and function approximation
systems willbe applied to estimate the different features. For that,
different methodslike linear regression, Multi Layer Perceptrons, Support
Vector Machines,and Self-organizing Maps will be compared.This thesis shows
that it is possible to estimate the requested featuresin a sufficient
quality and robustness by using the proposed subsystems.Hence it is
possible, to estimate the attention and interaction interestby using the
upper body orientation, the head pose and the facial expression.Each
subsystem was tested with different data sets. Besides own data basesalso
foreign data sets were utilized to show the robustness and to measurethe
detection rates of the proposed methods.Additionally, this thesis shows,
that a selection of the relevant modelparameters leads to better results or
at least to equal results, whichcan be achieved by easier classifiers. For
this parameter selection theMutal Information is applied in this thesis.
Furthermore, an overall system, which integrates the results of the
differentsubsystems, is presented in this thesis. The fusion of the results
isrealized by using methods from the domain of probabilistic robotics.Based
on some easy experiments (performed by briefed subjects) it is shown,that
all subsystems can deliver feasible results, which can be integratedin an
overall estimation of the attention and/or interaction interest ofa user.
Thus, the work presented in this thesis can be used for
furthersocioscientific experiments, which are not part of this thesis.Um den Einsatz von mobilen Servicerobotern im Alltag zu realisieren,
istes notwendig, intelligente und adaptive Dialogsysteme zu entwickeln, die
es auch einem nicht-eingewiesenen Benutzer erlauben, einen Serviceroboter
intuitiv bedienen und nutzen zu können. Dazu ist es erforderlich, die
Stimmung und den Gemütszustand des Benutzers zu erfassen, um entsprechend
darauf reagieren zu können. Im Rahmen dieser Dissertation werden Methoden
entwickelt und vorgestellt, die als Indikatoren zur Schätzung des
Interaktionsinteresses (bzw. der Aufmerksamkeit) eines Benutzers auf einem
mobilen Serviceroboter unter Realweltbedingungen verwendet werden
können.Hierfür werden drei Teilsysteme präsentiert, die die Orientierung
des Oberkörpers, die Blickrichtung und die Mimik des Benutzers schätzen
können. Alle drei Teilsysteme werden mittels Analysis-by-Synthesis
Verfahren realisiert. Dabei kommen Active Shape Models und Active
Appearance Modelszum Einsatz. Zur anschließenden Klassifikation bzw.
Schätzung der gesuchten Merkmale werden u.a. Verfahren der linearen
Regression, Multi Layer Perceptrons, Support Vector Machines und
Self-organizing Maps miteinander verglichen. Es wird gezeigt, dass es mit
den drei Teilsystemen möglich ist, die gesuchten Informationen zu
bestimmen und damit Indizien für Interesse und Aufmerksamkeit gewonnen
werden können. Die Tests wurden dabei jeweils mit bekanntem und
unbekanntem Datenmaterial durchgeführt. Zusätzlich wird gezeigt, dass
eine Vorauswahl relevanter Parameter auf Basis der Mutual Information zu
besseren Ergebnissen führt bzw. gleich gute Ergebnisse mittels einfacherer
Klassifikatoren erreicht werden können. Weiterhin wird ein Gesamtsystem
vorgestellt, in dem alle drei Teilsysteme miteinander kombiniert werden.
Zur Schätzung von Interesse und Aufmerksamkeit kommen dabei Methoden aus
der probabilistischen Robotik zum Einsatz. Anhand durchgeführter
Experimente mit eingewiesenen Probanden wird gezeigt, dass die Ergebnisse
der drei Teilmodule plausibel sind und die Resultate zur Schätzung von
Interesse und Aufmerksamkeit verwendet werden können. Das prototypische
Gesamtsystem kann daher als Grundlage und Basis fürzukünftige
sozialwissenschaftliche Untersuchungen zur Bestimmung des
Interaktionsinteresses genutzt werden, die nicht Bestandteil dieser
Dissertation sind