Nous proposons un modèle informatique pour la détection des émotions basé sur le comportement humain. Pour ce travail, nous utilisons la théorie des deux facteurs de Schachter et Singer pour reproduire dans notre architecture le comportement naturel en utilisant à la fois des données expressives et contextuelles. Nous concentrons nos efforts sur l’interprétation d’expressions en introduisant les Cartes Émotionnelles Personnalisées (CEPs) et sur la contextualisation des émotions via une ontologie du contexte émotionnel(EmOCA). Les CEPs sont motivées par le modèle complexe de Scherer et représentent les émotions déterminées par de multiple capteurs. Les CEPs sont calibrées individuellement, puis un algorithme de régression les utilises pour définir le ressenti émotionnel à partir des mesures des expressions corporelles. L’objectif de cette architecture est de séparer l’interprétation de la capture des expressions, afin de faciliter le choix des capteurs. De plus, les CEPs peuvent aussi être utilisées pour la synthétisation des expressions émotionnelles. EmOCA utilise le contexte pour simuler la modulation cognitive et pondérer l’émotion prédite. Nous utilisons pour cela un outil de raisonnement interopérable, une ontologie, nous permettant de décrire et de raisonner sur les philies et phobies pour pondérer l’émotion calculée à partir des expressions. Nous présentons également un prototype utilisant les expressions faciales pour évaluer la reconnaissance des motions en temps réel à partir de séquences vidéos. De plus, nous avons pu remarquer que le système décrit une sorte d’hystérésis lors du changement émotionnel comme suggéré par Scherer pour son modèle psychologique. / We present a computational model for emotion detection based on human behavioural expression. For this work, we use the two-factor theory of Schachter and Singer to map our architecture onto natural behavior, using both expressive and contextual data to build our emotion detector. We focus our effort on expression interpretation by introducing Personalized Emotion Maps (PEMs), and on emotion contextualisation via an Emotion Ontology for Contex Awareness (EmOCA). PEMs are motivated by Scherer’s complex system model of emotions and represent emotion values determined from multiple sensors. PEMs are calibrated to individuals, then a regression algorithm uses individual-specific PEMs to determine a person’s emotional feeling from sensor measurements of their bodily expressions. The aim of this architecture is to dissociate expression interpretation from sensor measurements, thus allowing flexibility in the choice of sensors. Moreover, PEMs can also be used in facial expression synthesis. EmOCA brings context into the emotion-modulating cognitive input to weight predicted emotion. We use a well known interoperable reasoning tool, an ontology, allowing us to describe and to reason about philia and phobia in order to modulate emotion determined from expression. We present a prototype using facial expressions to evaluate emotion recognition from real-time video sequences. Moreover, we note that, interestingly, the system detects the sort of hysteresis phenomenon in changing emotion state as suggested by Scherer’s psychological model.

Thesis (M. Ed.)--University of Hong Kong, 1994. / Includes bibliographical references (leaves A-B).

Thesis (M.Ed.)--University of Hong Kong, 1994. / Includes bibliographical references (leaves A-B). Also available in print.

Définissant les Technologies de l’Information et de la Communication dans l’Education (TICE) comme médiateurs dans l’apprentissage, nous réalisons une recherche sur le support didactique numérique « Méthodes Quantitatives FORSE », disponible aux étudiants de Licence en Sciences de l’Education Formation à Distance (CNED) afin de proposer des compléments pour que les TICE deviennent des bons médiateurs. La formation à distance à travers les TICE exige une nouvelle lecture de l’éducation, des pratiques et des rôles des sujets impliqués (apprenant, contenu, support, éducateur). Nous montrons quels sont ses rôles, ses avantages et ses contraintes, d’après des analyses ergonomiques, des observations d’utilisation, des questionnaires auprès des étudiants et des analyses des productions des étudiants. L’attribution de causalité, la motivation et les représentations affectives son proposées comme indispensables au complément du triangle pédagogico-didactique. Ces aspects cognitifs et affectifs sont soutenus dans cette thèse comme des règles-d’action pour la conceptualisation de la statistique. Nous posons l’hypothèse qu’un support didactique numérique peut devenir bon médiateur dans la conceptualisation s’il tient en compte ces règles-d’action.D’après nos résultats, nous observons que les représentations affectives, l’attribution de causalité et la motivation influent significativement sur l’apprentissage. Nous proposons donc que le support didactique numérique peut inférer l’état affectif de l’utilisateur pour, à partir de ses performances, pouvoir agir dans le sens de favoriser une représentation affective positive, ce que lui amènera à des meilleures conceptualisations. / Defining the Information and Communication Technologies for Education (TICE) as mediators in learning process, we carry out a research of the didactic support virtual “Quantitative Methods FORSE”, available to scholars students in Sciences of Education - Distance Learning (CNED) in order to propose complements to TICE in the way it becomes good mediators. Distance learning through TICE requires a new reading of education, practices and roles of the implied subjects (learning, contents, support, teacher). We show which are its roles, its advantages and its constraints, according to ergonomic analyses, observations of use, design questionnaires for gathering information from students and also analyses of their productions. Variables as attribution of causality, motivation and affective representations, sound suggested like essential points to complete the pedagogical-didactic triangle. These cognitive and emotional aspects are argued in this PhD thesis like rules of action for the learning of statistics concepts. Our hypothesis here is that a didactic support virtual can become a good mediator of conceptualization only if it holds the mentioned rules of action.According to our results, we observe that affective representations, attribution of causality and motivation influence significantly the learning of abstract concepts. By consequence, we propose that didactic support virtual can infer the affective state of users toward their performances and so, to be able to act in the direction to promote positive affective representations, which will bring back better conceptualizations from students.

Thesis--PlanB (M.S.)--University of Wisconsin--Stout, 2000. / Includes bibliographical references.

Zugl.: Bielefeld, Univ., Diss., 2008.

published_or_final_version / Education / Master / Master of Education

No description available.

No description available.

No description available.