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Uni Siegen: Forscher entwickeln Maske, die Emotionen erkennt

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Tanja Eiler, Mitarbeiterin des Lehrstuhls, testet die Sensormaske, mit deren Hilfe Emotionen in Echtzeit erkannt werden sollen.

Tanja Eiler, Mitarbeiterin des Lehrstuhls, testet die Sensormaske, mit deren Hilfe Emotionen in Echtzeit erkannt werden sollen.

Foto: Uni Siegen

Siegen.  Die Forscher wollen mit der Sensormaske individuelle Körperdaten messen und dann einen Algorithmus zur Erkennung von Emotionen generieren.

Die Sensormaske sitzt auf dem Kopf, es ist dunkel. Plötzlich sieht Tanja Eiler von der Uni Siegen 360-Grad-Bilder. Dazu gibt es stimmungsvolle Musik. Anschließend erscheint ein kahler Raum, in dessen Mitte sich ein Kreis mit einem schwarzen Strich befindet. Er lässt sich per Knopfdruck um 90 Grad weiterdrehen. Es folgt das Geschicklichkeitsspiel „Heißer Draht“, bei dem Tanja Eiler eine Drahtöse über einen gebogenen Draht führen muss, ohne diesen zu berühren. Dabei läuft die Zeit. Die Übung wird immer schwieriger.


Diese drei virtuellen Szenarien dauern jeweils fünf Minuten und sollen Emotionen Freude, Langeweile und Frustration auslösen. Ob das klappt und ob sich diese Gefühlsregungen auch in den Körperdaten erkennen lassen, wird innerhalb des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojekts ELISE an der Universität Siegen untersucht.

Finaler Prototyp entwickelt

ELISE steht für „Entwicklung eines interaktiven und emotionssensitiven Lernsystems zur Kompetenzentwicklung im Bereich des Geschäftsprozessmanagements“. Die Forscherinnen und Forscher wollen mithilfe einer speziellen Sensormaske, die eigens für das Projekt am Lehrstuhl für Medizinische Informatik und Mikrosystementwurf von Prof. Dr. Rainer Brück entwickelt wurde, individuelle Körperdaten messen – etwa Hautleitfähigkeit, Temperatur, Augenbewegungen, Puls und Gehirnaktivität. Ein finaler Prototyp dieser Maske wurde jetzt erstmals in einer zweiwöchigen Emotionsstudie mit rund 100 Teilnehmern im Forschungskolleg der Uni getestet. Ziel ist die Generierung eines Algorithmus zur Mustererkennung von Emotionen in einer Virtual-Reality-Anwendung (VR).

Eine erste stichprobenartige Analyse der Daten fiel positiv aus. „Die Sensordaten sehen nicht nur gut aus, wir haben auch durchgängig gutes Feedback zu dem VR-Erlebnis von den Studienteilnehmern bekommen. Jetzt hoffen wir, dass die Forschungsgruppe Mustererkennung von Prof. Dr. Marcin Grzegorzek an der Universität Lübeck die Daten erfolgreich verwenden kann“, sagte Dr. Armin Grünewald vom Siegener Lehrstuhl für Medizinische Informatik und Mikrosystementwurf. Die Lübecker sind Teil des interdisziplinären Projekts.

System reagiert gezielt auf Nutzer

Die Echtzeiterkennung der ausgelösten Emotionen kann genutzt werden, um VR-Lernsysteme individuell auf die Nutzer abzustimmen. In einer Beispielanwendung, die auch im ELISE-Projekt entwickelt wurde, durchlaufen Auszubildende den Arbeitsprozess einer Poststelle. Hierbei werden die einzelnen Arbeitsschritte wie Paketannahme, Frankierung und Einsortierung virtuell simuliert und erlernt. Durch die Emotionserkennung reagiert das System gezielt auf die Einzelperson. Wird durch den Einsatz der Sensoren Langeweile bei einer Person festgestellt, werden die Arbeitsschritte schneller durchlaufen und das Lernniveau wird gesteigert. Umgekehrt können Arbeitsschritte vereinfacht und wiederholt werden, bis bei der Person eine positive Stimmung erkennbar ist.

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