Browsing by Author "Reutter, Robin"

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    ItemOpen Access
    Correlating facial expressions and contextual data for mood prediction using mobile devices
    (2017) Reutter, Robin
    Facial recognition can nowadays be achieved by any casual smartphone with a camera. Sophisticated systems and methods allow extracting information from facial data such as connected emotions depending on a person’s current expressions. In a mobile setting, information about emotions can be constantly grasped from a person using the smartphone front camera and annotated with various types of contextual data. This master thesis introduces OpenFaceAndroid - an Android application based on the existing facial analysis frameworks OpenFace and OpenFace++. The system allows to gather and process facial expression information as well as contextual data in real-time on a smartphone using the front camera device and various sensors. The output is a prediction of seven different emotions which is - compared to pure facial data extraction - improved through annotation with context. In two conducted studies first off data from several participants is collected, assessed for their usefulness in terms of this master thesis and afterward utilized to learn classifier models taking live emotion values and context information as training data. Subsequently, these models are evaluated for their accuracy in general emotion prediction and noticing affective mood changes - supported by findings of participant interviews. In conclusion, possible improvements and general limitations of this work are discussed as well as suggestions for future work proposed.
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    ItemOpen Access
    Entwicklung eines Sprachverarbeitungs- und Bewertungssystems zur automatischen Vorkorrektur
    (2015) Reutter, Robin
    Das Korrigieren schriftlicher Aufgaben nach Musterlösung stellt für eine lehrende Person - beispielsweise den Lehrer an einer Schule, den Tutor einer Studentengruppe oder den Mitarbeiter einer Universität - häufig eine mühsame und zeitintensive Aufgabe dar. Das Kontrollieren der Ergebnisse und Abgleichen mit der Musterlösung kann insbesondere bei sich wiederholenden und eindeutigen Lösungen sehr ermüdend sein. Die in Anspruch genommene Zeit könnte zur Vergabe von Lernhinweisen oder dem intensiveren Befassen mit der eigentlichen Korrektur weitaus besser genutzt werden. In diesem Zusammenhang existiert der Wunsch nach einem automatisierten System, das die Vorkorrektur übernimmt und die Lehrkraft entlastet. Korrekt gelöste Aufgaben könnten im Voraus von dem System mit voller Punktzahl bewertet werten, im Falle von Unklarheit könnte die Lehrkraft entscheiden, wie die eingesendete Lösung zu bewerten ist. Bei der riesigen Anzahl verschiedenartiger Aufgaben müssten Kategorien für Aufgabentypen und Lösungsmöglichkeiten erstellt werden. Diese Arbeit stellt ein Modell speziell für die "Aufgaben der Informatik 1" vor. Die Aufgaben wurden unter Berücksichtigung bereits existierender Ansätze in Kategorien eingeteilt. Ein System auf Grundlage von C# wurde zur automatischen Erstellung und Vorkorrektur der Aufgaben entwickelt und evaluiert.