Archive for September, 2010


  • Cross-cultural Studie auf CALLAS Korpus:
    1. vergleichbare Erkennungsraten für “within-culture”, d.h. Training und Test auf deutschem bzw. italienschem Korpus; in beiden Korpora Sprachfeature leicht besser als Gesichtsfeature
    2. deutlicher Abfall für “cross-culture”, d.h. trainiert mit deutschem, getestet mit italienischem Korpus und umgekehrt – da die Qualität der Aufzeichnung zwischen den Kulturen konsistent ist (die Audio Files wurden nochmals normiert um dies sicherzustellen) weist dies offensichtlich daraufhin, dass es Unterschiede im Ausdruck der Emotionen zwischen den Kulturen gibt; Gesichtsfeature eignen sich hierbei noch etwas besser als Sprachfeature
    3. Erkennungsraten erholen sich wieder für “universal”, d.h. Training und Test auf dem gesamten Korpus und sind wieder vergleichbar mit “within-culture”
    4. Fusion: wie auch bei vorherigen Studien schlägt “Cascading Specialists” Standardfusion für “within-culture” und “universal”, versagt jedoch offensichtlich für “cross-culture”, da er nicht die richtigen Spezialisten für die jeweils andere Kultur finden kann – dies unterstützt nochmals die These, dass Unterschiede im Ausdruck der Emotionen zwischen den beiden Kulturen existieren
  • Papier für BInterface mit Ergebnissen der Cross-cultural Studie fertiggestellt
  • Erstellung von Folien und Poster für INTERSPEECH in Tokio (siehe Bild)

  • Die Italien Daten des Callas Corpus sind nun annotiert und in SSI ausgewertet
  • Somit stehen deutsche und italienische Datensätze nun vollständig zur Evaluierung bereit
  • Ein Paper zu Cross-Cultural Emotion Recognition – Europe (Unterschiede deutsch-italienisch-expressivity, cross-classification und Möglichkeiten eines universellen, multi-modalen Frameworks) ist bereits in groben Zügen geschrieben und sollte nächste Woche fertig werden
  • Das Paper ist für Jonghwa’s B-Interface Workshop im Rahmen der BIOSIGNALS und BIOSTEC 2011 angedacht
  • BCBT – Barcelona Cognition, Brain and Technology (Summer School)
  1. Wie erwartet waren die Tutorien von Dr. Charles Fox die für uns interessantesten. Grundlegende Bayes’sche Netzwerke und entsprechende Erweiterungen wurden gut und verständlich eingeführt und an praktischen Besipielen erklärt.
  2. Die dazugehörigen Folien stammen aus einem von Dr. Charles Fox gehaltenen Kurs und sind hier unter dem Abschnitt ‘Teaching’ erhältlich.
  3. Wer gerne Hand an Bayes’sche Netzwerke legen möchte, für den sind im selben Abschnitt praktische Aufgaben und eine Matlab – Toolbox enthalten.
  • Die Italien – Daten des Callas Corpus sind nun konvertiert und können annotiert werden
  • BCBT – Barcelona Cognition, Brain and Technology (Summer School)
  1. Die bisher gehörten Vorträge geben einen breiten Überblick bezüglich der Anatomie des Gehirns und dem momentanen Stand der Forschung bezüglich der Entwicklung mathematischer Modelle zur Nachbildung von Aktivitäten des Gehirns.
  2. Für uns bisher am interessantesten: Klärung von Konzepten wie “Consciousness” und deren Anwendung für die Entwicklung moderner Software. Genauer beschäftigte sich der Vortrag von Ricardo Sanz (Mental Architecture: Autonomy, Emotion, Cognition and Consciousness) mit dem notwendigen Übergang von Artificial Intelligence (AI) zum Artificial Mind (AM). Hierzu kommen Techniken zum Einsatz die uns am ehesten an die Self-X Eigenschaften aus dem Bereich Organic Computing erinnern.
  3. Leider stellen die Tutorien bisher nur weitere Vorträge dar, eine praktische Einführung in den Umgang mit beschriebener Sensorik (speziell EEG) gab es unglücklicherweise nicht.
  4. Die Vorträge und Tutorien bzgl. Bayesian Networks folgen nächste Woche und werden für uns wahrscheinlich den meisten Nutzen bringen …
  5. Schöne Grüsse von Social Events am Strand bis dahin 🙂
  • Meta Classification Techniques
  1. Nach Abschluss des Journal-Papers (Multimodale Fusionsmethoden, Handling Missing Data) haben wir uns mit den theoretischen Grundlagen der Meta-Klassifikation beschäftigt.
  2. Wichtigste Grundlagen und weiterführende Literatur: Stacked Generalization, Issues in Stacked Generalization, Towards Understanding Stacking
  3. Benötigte Algorithmen sind bisher teilweise in Matlab implementiert, Einbindung in SSI folgt. Erste Experimente mit “Stacking with Multiple Linear Regression” auf dem Callas Corpus zeigen vergleichbare Ergebnisse zu den bisher verwendeten Ensemble Techniken aber noch keine Verbesserung; der Ansatz Meta-Daten zur Klassifikation zu verwenden scheint allerdings Möglichkeiten zur Verbesserung bestehender Algorithmen sowie zur Entwicklung neuer Herangehensweisen zu ermöglichen. Weitere Experimente werden also in Kürze folgen …
  • Begutachtung TAC Papier “Pleasureable Affective State Recognition Using Non-Linear Feature Transformation”
  • Vorbereitung des Aufzeichnungstool für Masterarbeit von Daniela Ungureanu (Video, Audio, Eye-Tracker, Rsp, SC, BVP)
  • Optionale SSI Aufgabe für Elite Studiengänger zur Notenverbesserung (Feature Selection based on Correlation)
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