Modélisation, détection et annotation des états émotionnels à l'aide d'un espace vectoriel multidimensionnel - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2013

Modeling , detection and annotation of emotional states using an algebraic multidimensional vector space

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

Résumé

In our research, we presents a generic solution of emotional data exchange between heterogeneous multi-modal applications. This proposal is based on a new algebraic representation of emotions and it is composed of three distinct layers: the psychological layer, the formal computational layer and the language layer. The first layer represents the psychological theory adopted in our approach. The second layer is based on a formal multidimensional model. It matches with the psychological approach of the previous layer. The final layer uses XML to generate the final emotional data to be transferred through the network. In this study we demonstrate the effectiveness of our model to represent infinity of emotion and to model not only the basic emotions (e.g., anger, sadness, fear) but also complex emotions like simulated and masked emotions. Moreover, our proposal provides powerful mathematical tools for the analysis and the processing of these emotions and it enables the exchange of the emotional states regardless to the modalities and sensors used in the detection step. To validate our approach we used the same data collected and used in the Healey's PhD thesis (2000). The validation of the proposed solution is done with K-nearest neighbour classification algorithm for detecting and evaluating emotion from Eight-Emotion Sentics Data.
Notre travail s'inscrit dans le domaine de modélisation des états émotionnels. L'objectif est d'étudier et de modéliser les émotions afin d'assurer l'échanges entre applications multimodales. Il s'agit de pouvoir réutiliser et échanger des connaissances émotionnelles entre applications indépendamment de la modalité utilisée. Notre contribution s'axe donc sur deux points. En premier lieu, nous présentons une solution générique d'échange de données émotionnelle hétérogène entre des applications multimodales. Notre approche est basée sur une nouvelle représentation algébrique des émotions et elle est composée de trois couches distinctes: la couche psychologique, la couche de calcul formel et la couche langue. Dans notre travail, nous démontrons l'efficacité de notre modèle pour représenter une infinité d'émotions et de modéliser non seulement les émotions de base (par exemple, la colère, la tristesse, la peur), mais aussi les émotions complexes comme les émotions simulées et masqués. Le second point de notre contribution est axé sur la validation de notre modèle. Nous procédons pour cela à la reconnaissance des émotions a partir des signaux physiologiques. Nous avons utilisé les mêmes données collectées et utilisées dans la thèse de Healey (2000). L'algorithme de reconnaissance des émotion s'appuie sur l'application des technique de traitement de signal et sur une classification par plus proche voisins et en utilisant notre modèle multidimensionnel pour la représentation des émotions.
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Dates et versions

tel-00908233 , version 2 (26-06-2013)
tel-00908233 , version 1 (22-11-2013)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00908233 , version 1

Citer

Imen Tayari-Meftah. Modélisation, détection et annotation des états émotionnels à l'aide d'un espace vectoriel multidimensionnel. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Nice Sophia Antipolis, 2013. Français. ⟨NNT : 2013NICE4017⟩. ⟨tel-00908233v1⟩
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