Универзитет у Новом Саду, Факултет техничких наука
Abstract
Последњих година, очигледан је брз развој различитих медија у различитим сферама као што су потрошачка електроника, аутомобилска инфо-забава (енгл. Infotainment), софтверa у сврху здравства итд. Због тога намеће се потреба за иновативним методама процене квалитета доживљаја (енгл. Quality of Experience - QoE) које корисници доживљавају као замену за задовољство потрошача таквих системима и услугама. Емоционално стање корисника игра кључну улогу у области QoE; стога га је неопходно узети у обзир приликом процене корисничког искуства и процеса дизајнирања 3Д видео садржаја. У овој докторској дисертацији представљено је моделовање проценитеља квалитета доживљава заснованог на повратној вишеслојној вештачкој неуронској мрежи као одговарајућој техници машинског учења за процену човековог емоционалног стања током гледања различитих типова 3Д видео садржаја. Циљ је дизајнирање проценитеља емоционалног стања на основу директних психо-физиолошких мерења. Разматрани психо- физиолошки сигнали укључују срчану фреквенцију (HR) израчунату на основу ехо-кардиограма (ECG), електро-дермалну активност (EDA) и активност мозга (BA) у електро-енцефалографским (EEG) сигналима. Експериментални део истраживања постављен је тако да су учесници гледали серију 3Д видео садржаја који се разликују у погледу визуелног квалитета и типа садржаја, док су поменути психо-физиолошки сигнали забележени помоћу специјалних сонди постављених у моменту гледања садржаја, а субјективно проживљене емоције пријављене помоћу упитника за самопроцену (SAM). Добијени резултати показују да је могуће конструисати тако високо прецизан процењивач емоционалних стања.Poslednjih godina, očigledan je brz razvoj različitih medija u različitim sferama kao što su potrošačka elektronika, automobilska info-zabava (engl. Infotainment), softvera u svrhu zdravstva itd. Zbog toga nameće se potreba za inovativnim metodama procene kvaliteta doživljaja (engl. Quality of Experience - QoE) koje korisnici doživljavaju kao zamenu za zadovoljstvo potrošača takvih sistemima i uslugama. Emocionalno stanje korisnika igra ključnu ulogu u oblasti QoE; stoga ga je neophodno uzeti u obzir prilikom procene korisničkog iskustva i procesa dizajniranja 3D video sadržaja. U ovoj doktorskoj disertaciji predstavljeno je modelovanje procenitelja kvaliteta doživljava zasnovanog na povratnoj višeslojnoj veštačkoj neuronskoj mreži kao odgovarajućoj tehnici mašinskog učenja za procenu čovekovog emocionalnog stanja tokom gledanja različitih tipova 3D video sadržaja. Cilj je dizajniranje procenitelja emocionalnog stanja na osnovu direktnih psiho-fizioloških merenja. Razmatrani psiho- fiziološki signali uključuju srčanu frekvenciju (HR) izračunatu na osnovu eho-kardiograma (ECG), elektro-dermalnu aktivnost (EDA) i aktivnost mozga (BA) u elektro-encefalografskim (EEG) signalima. Eksperimentalni deo istraživanja postavljen je tako da su učesnici gledali seriju 3D video sadržaja koji se razlikuju u pogledu vizuelnog kvaliteta i tipa sadržaja, dok su pomenuti psiho-fiziološki signali zabeleženi pomoću specijalnih sondi postavljenih u momentu gledanja sadržaja, a subjektivno proživljene emocije prijavljene pomoću upitnika za samoprocenu (SAM). Dobijeni rezultati pokazuju da je moguće konstruisati tako visoko precizan procenjivač emocionalnih stanja.In recent years, the rapid development of diverse media has been evident in disparate fields such as consumer electronics, automotive infotainment and healthcare software. There is a need for innovative methods to assess user perceived Quality of Experience (QoE), as a proxy for consumer satisfaction with such systems and services. Users emotional state plays a key role in QoE; thus, it is necessary to consider it in user experience evaluation and the design process of stereoscopic 3D video content. In the PhD thesis the use of a specially designed model based on a feedforward Multilayer Perception Artificial Neural Network as an appropriate Machine Learning technique for the estimation of human emotional state while viewing various categories of stereoscopic 3D video content is introduced. The goal is to design an emotional state estimator based on direct psychophysiological measurements. The considered psychophysiological signals include heart rate (HR) calculated from an echocardiogram (ECG), electro-dermal activity (EDA), and brain activity (BA) in EEG signals. In the experimental part of study, participants watched a series of 3D video contents varying in terms of visual quality and type of content, while the mentioned psychophysiological signals were recorded via specific equipment, and self-reported subjectively experienced emotions using a Self-Assessment Manikin (SAM) questionnaire. The obtained results show that it is possible to construct such a highly precise estimator of emotional state
