Matthias Pfeiffer

Goethe-Universität Frankfurt am Main
Fachbereich Informatik und Mathematik
Institut für Informatik
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BCI und Affective Computing

Diese Arbeit untersucht das BCI hauptsächlich als passives Dateneingabegerät und die Möglichkeiten der Verwendung dieser Daten, bzw. deren Interpretation.

Ausführliche Beschreibung

Ein BCI als passives Eingabegerät eröffnet eine neue Dimension der Kommunikation des aktuellen Benutzerzustandes. Diese reicht von einfachen Daten über die Aktivität einzelner Hirnregionen, über die Interpretation der Daten zur Ableitung des emotionalen Zustands, bis hin zur Auswertung von Guilty Knowledge Tests im Zusammenhang mit den präsentierten Informationen. Als Hardwarebasis wird eine vereinfachte und damit kostengünstige Version eines EEG verwendet. Dieses EEG bietet den Vorteil eines relativ einfachen Handlings, jedoch geht dies zu Lasten der Genauigkeit und ruft einige andere technische Probleme hervor. Die Ziele bestehen in einer verbesserten Beschreibung des aktuellen Zustands des Benutzers und der Nutzung dieser gewonnen Informationen um das Arbeiten mit dem Rechner zu verbessern. Weitere mögliche Anwendungsgebiete sind in der Erkennung von Wissen durch die Präsentation geeigneter Testbilder und die daraus resultierende angepasste Präsentation benötigter Informationen.

Beitrag zum Doktorandenkolleg

Ein BCI kann neben den passiven Auslesen der Benutzerdaten auch als aktive Eingabequelle genutzt werden. Ein Beispiel ist der P300 Speller, welcher einen Kommunikation ohne Einsatz von Muskeln ermöglich. Dieser P300 Speller kann so angepasst werden, dass er für die Steuerung verschiedenster Geräte in der AAL Umgebung verwendet werden kann.

Tags

BCI, Affective Computing, Guilty Knowledge Test