Beginn: Ab sofort

Erstbetreuer: Prof. Dr. Heisenberg

Zweitbetreuer: Prof. Dr. Preusser

Niveau: Bachelor oder Masterarbeit

Problemstellung: Untersuchungsergebnisse eines Forscherteams der Princeton University um den Psychologen Hillel Aviezer haben vor Jahren Zweifel hinsichtlich der Eignung der Gesichtsmimik zur Emotionserkennung durch Menschen aufgeworfen. So fand die Gruppe in ihren Studien heraus, dass bei intensiven Gefühlen der Gesichtsausdruck keine valide Auskunft über die Gefühlslage des Individuums zulässt. Stattdessen drückt die Körperhaltung viel eher aus, was in einem Menschen vor sich geht (Aviezer, Trope & Todorov, 2012). Diese Annahme bildete den Ausgangspunkt für eigene Studien und Untersuchungen des nonverbal-emotionalen Ausdrucksverhaltens hinsichtlich der Interpretationsgenauigkeit fanden statt. Die eigenen Ergebnisse konnten die von Aviezer et al. bestätigen und quantifizieren.
In der geplanten Arbeit soll nun in einem neuen Ansatz versucht werden, einen maschinellen Klassifikator auf Basis von neuronalen Faltungsnetzen (convolutional neural networks) zu entwickeln, der durch Training mit gelabelten Bildern emotionalen Ausdrucks in die Lage versetzt wird, menschlichen, nonverbal-emotionalen Ausdruck bzgl. Valenz und Intensität besser zu bestimmen als Menschen dies können. Gelabelte Daten liegen in großer Anzahl vor.
Wenn Sie sich für die Entwicklung von neuronalen Netzen auf Basis von Tensorflow/Keras mit Python interessieren, melden Sie sich gerne jederzeit per E-Mail für ein vertiefendes Gespräch zum Thema.