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FACULTAD DE INGENIERÍA

MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

TRABAJO DE GRADO – PROPUESTA DE PROYECTO – PZ-2011-1-XX

TÍTULO DEL PROYECTO

Framework de adaptación de aplicaciones multimedia en base a señales sociales

DATOS DEL ESTUDIANTE

Carlos Ivan Rivera Parra

CORREO

ELECTRÓNICO

carlosrivera@javeriana.edu.co

CC 1.014.217.014

caivan2@gmail.com

DIRECTOR DE TRABAJO DE GRADO

ASESOR (opcional)

Christian Benavides

MODALIDAD

Investigación

christian.benavides@javeriana.edu.co

ÁREA DE ÉNFASIS

Computación Grafica




GRUPO Y LÍNEA DE INVESTIGACIÓN

Takina




Sub-línea - Sistemas Inteligentes



OBJETIVOS

Objetivo general
Integrar frameworks de procesamiento de señales sociales con aplicaciones multimedia, para adaptarlas en tiempo real de acuerdo a los comportamientos no verbales (señales sociales no verbales) expresados por el usuario.
Objetivos Específicos


  1. Analizar el estado del arte de los frameworks de señales sociales, aplicaciones multimedia y parámetros de adaptación de aplicaciones.




  1. Diseñar modelo conceptual de integración de frameworks de señales sociales con las aplicaciones multimedia para su adaptación.



  2. Implementar un prototipo funcional del modelo conceptual en un caso de estudio



  3. Validar el modelo conceptual propuesto con personal experto en desarrollo multimedia






PROBLEMA

DE

INVESTIGACIÓN

O

APLICACIÓN

La forma en que los seres humanos interactúan con los objetos de su entorno, la personas a su alrededor y cómo reaccionan a estas interacciones se realiza a través de la comunicación verbal y no verbal, la comunicación no verbal es el principal canal con el cual nos comunicamos con los demás[1], entender este tipo comunicación  es uno de los más grandes desafíos a los que se enfrentan los científicos y traducirlo a comportamientos, estos comportamientos de las personas como lo son el estar de acuerdo o en desacuerdo, cortesía, empatía, entre otros, son señales y comportamientos sociales. Estas señales sociales son expresiones de las actitudes de las personas frente a diversas situaciones del entorno y cómo interactúan con ellas, las cuales se manifiestan a través de señales comportamentales no-verbales, las cuales pueden ser gestos corporales, expresiones faciales, expresiones vocales y señales fisiológicas, estas señales comportamentales no verbales se combinan para producir una señal social la cual se transmite a través de diferentes tipos de mensajes clasificados por el origen uso y codificación[3] los cuales pueden ser los siguientes:

  • afectivos / actitudinales / estados cognitivos

  • emblemas

  • manipuladores

  • ilustradores

  • reguladores

Estos mensajes dan la forma de poder analizar las intenciones comunicativas de la persona y los cuales se presentan en diferentes intervalos de tiempo, las señales comportamentales no-verbales son clasificadas por la psicología social en 5 diferentes grupos o dominios [2] apariencia física, gestos y posturas, comportamiento de la cara y ojos, comportamiento vocal, y el espacio y ambiente.
Las señales sociales se hacen presentes en la vida diaria de cada personas y en la interacción con cualquier elemento de su entorno, estas pueden ayudar a comprender aspectos del comportamiento de las personas de acuerdo a las acciones y señales que transmite en diversas situaciones y ambientes. Las señales sociales proveen una evidencia de fenómenos sociales y psicológicos de los seres humanos, por eso se hace necesario la forma de poder evaluar automáticamente estos comportamientos sociales de las personas[4], esto se hace posible a través el procesamiento de señales sociales (SSP, por sus siglas en inglés), el cual tiene como objetivo acercar y reducir la brecha de la inteligencia social entre computadoras y humanos[6]. El  SSP está interesado en responder las siguientes preguntas[1]:

  • ¿Es posible detectar señales comportamentales no-verbales in grabaciones de interacciones sociales capturadas con micrófonos, cámaras y otras clases de sensores?

  • ¿Es posible inferir señales sociales desde señales comportamentales no-verbales a través de datos capturados con diferentes clases de sensores?

  • ¿Es posible sintetizar señales comportamentales no -verbales provocando percepciones sociales deseadas?

En respuesta a estas preguntas y el estudio de SSP se han encontrado diferentes campos de aplicación del procesamiento de señales sociales, los cuales son análisis de interacciones humanas, entrenamiento (coaching), robótica social, e interacciones con ambientes virtuales [6]. Para lograr los desarrollos en estas aplicaciones se han tenido que desarrollar e involucrar diferentes tipos de detección de señales sociales, para esto ha sido necesario el uso de diferentes clases de sensores y que permitan la detección de estas señales, en la mayoría de aplicaciones de SSP se encuentra que cada investigador propone y construye su método de detección y análisis de las señales para hacerlo y aplicarlo a su contexto específico, esto hace que el investigador no pueda enfocarse solo en su campo de estudio relevante sino que debe preocuparse también de cómo realizar la detección y análisis necesario para su aplicación específica, en respuesta a esto se han desarrollado diversos frameworks los cuales permiten generar un análisis de señales a través de diversos sensores(micrófonos, cámaras, etc...) [7][8][9][10].
Estos frameworks se han podido utilizar en diversas aplicaciones y diferentes proyectos tanto en el ámbito académico como fuera de él [11], a pesar de que estos permiten el uso de diferentes sensores de detección y generan reconocimiento en tiempo real de señales sociales, no existe una forma de empalmarlos fácilmente en diversos sistemas, este proceso requiere de una configuración especial a cada caso de uso,  la mayoría de las aplicaciones en las cuales se han utilizado responden al análisis de las señales e interpretar las señales emocionales de usuarios[12][14], también se presentan usos para la detección de desórdenes psicológicos [13].
Como se ha mencionado anteriormente las señales sociales y su procesamiento están presentes en cada interacción de las personas y su entorno; SSP ayuda a estudiar y analizar los comportamientos que los seres humanos tienen ante diversas situaciones que se presentan a su alrededor, el poder interpretar y determinar cómo las señales sociales son producidas y en que momento para una persona en específico, ayuda a identificar los factores que producen este tipo de señal en la persona e identificar aspectos que puedan afectar su relación con el entorno. La interacción hombre maquina/computador (HCI por sus siglas en inglés, human computer interaction) ha diseñado  sistemas con un acercamiento enfocado a diseños centrados en computadores, lo cual para aplicaciones y sistemas que sean independientes del contexto funciona correctamente, como lo es el caso de sistemas para reservaciones de tiquetes de aviones, en el cual no es necesario tener interacciones complejas y con altas funciones; El caso de aplicaciones en las cuales se deben interactuar con diferentes sistemas y en ambientes más complejos no funciona correctamente. Por esta razón se ha cambiado del concepto de diseño centrado en computadoras y se ha cambiado a diseño centrado en humanos  el cual es basado en modelos de comportamiento humano y requiere información del que se comunica, como se comunica, porque se quiere comunicar y cuales acciones deben ser tomadas para satisfacer las necesidades y requerimientos de los usuarios. El diseño centrado en humanos se hace necesario en el diseño y desarrollo de aplicaciones multimedia que hacen uso de diferentes medios para interactuar con el usuario, mostrarle información, y adaptarse en su medida a las características y acciones de este. El desarrollo de aplicaciones con diseño centrado en usuario es un campo de aplicación de SSP debido a los requerimientos que este tipo de diseño tiene sobre el entendimiento de los comportamientos humanos y su comunicación. Este entendimiento de los comportamientos permite generar una interacción natural y no convencional en los humanos y las maquinas/computadores. Uno de los desafíos de los sistemas multimedia es cómo integrar inteligencia en los ambientes y objetos, crear sistemas capaces de entender, inferir e influenciar el entorno [15].
En las aplicaciones multimedia es importante la interacción del usuario con el sistema, Es necesario que se adecuen para producir una interacción más personal con el usuario y que esta sea de forma natural. Un ejemplo de aplicaciones multimedia es los videojuegos, los cuales muchas veces pueden tener contenido rígidos y estáticos, lo cual puede resultar en que el juego parezca predecible e impersonal, por esta razón es necesario introducir la adaptación de estos sistemas, existen avances en este tema de los cuales se puede ver 2 clasificaciones las off-line y las online, las offline buscan introducir más información del usuario previamente para poder adaptar el sistema y las online se han trabajado más en la adaptación de ambientes de juego o de los personajes no jugadores (NPC por sus siglas en inglés), que son inteligencias artificiales en el juego y se adaptan de acuerdo a las decisiones y acciones que  el usuario toma durante el juego [16]. Estas adaptaciones no tienen en cuenta el estado actual de las personas y sus comportamientos, por lo tal está abierto el desafío en los juegos de incluir estos comportamientos y la información del jugador en tiempo real para adaptar el juego.
Es importante incluir más información de los estados de los usuarios en las aplicaciones multimedia, y que esta información permita adaptar las aplicaciones de acuerdo a las señales sociales que los usuarios emitan durante el uso del sistema. De esta forma se presenta la oportunidad de que las aplicaciones multimedia puedan hacer uso de los frameworks de señales sociales para obtener esta información y en esa medida poder adoptar de forma automática un cambio que adapte la aplicación a los parámetros más adecuados para cada usuario, incrementando la interacción y haciéndola de una forma natural para quienes hagan uso de estas aplicaciones. Por lo tanto, la pregunta de investigación que se quiere resolver es ¿Cómo incluir en aplicaciones multimedia información sobre los comportamientos sociales del usuario para adaptarlas en tiempo real?




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