Thèse soutenue

Reconnaissance des émotions personnalisée à partir des signaux physiologiques et implémentation sur matériel
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Auteur / Autrice : Wenlu Yang
Direction : Christophe MarsalaAndrea PinnaMaria Rifqi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique, télécommunications et électronique
Date : Soutenance le 27/02/2018
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....)
Jury : Président / Présidente : Younès Bennani
Examinateurs / Examinatrices : Slim Essid, Magalie Ochs
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Claude Martin, Olivier Strauss

Résumé

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Cette thèse étudie la reconnaissance des émotions à partir de signaux physiologiques dans le contexte des jeux vidéo et la faisabilité de sa mise en œuvre sur un système embarqué. Les défis suivants sont abordés : la relation entre les états émotionnels et les réponses physiologiques dans le contexte du jeu, les variabilités individuelles des réponses psycho-physiologiques et les problèmes de mise en œuvre sur un système embarqué. Les contributions majeures de cette thèse sont les suivantes. Premièrement, nous construisons une base de données multimodale dans le cadre de l'Affective Gaming (DAG). Cette base de données contient plusieurs mesures concernant les modalités objectives telles que les signaux physiologiques de joueurs et des évaluations subjectives sur des phases de jeu. A l'aide de cette base, nous présentons une série d'analyses effectuées pour la détection des moments marquant émotionnellement et la classification des émotions à l'aide de diverses méthodes d'apprentissage automatique. Deuxièmement, nous étudions la variabilité individuelle de la réponse émotionnelle et proposons un modèle basé sur un groupe de joueurs déterminé par un clustering selon un ensemble de traits physiologiques pertinents. Nos travaux mettent en avant le fait que le modèle proposé, basé sur un tel groupe personnalisé, est plus performant qu'un modèle général ou qu'un modèle spécifique à un utilisateur. Troisièmement, nous appliquons la méthode proposée sur un système ARM A9 et montrons que la méthode proposée peut répondre à l'exigence de temps de calcul.