Bachelorarbeiten für Bioinformatik
Saccade BundlesThis project is about applying (and probably adjusting) a linear time clustering algorithm for brain fiber activity to work with saccadic trajectories. The result will be a clustering of saccades (= saccade bundle). The algorithm will be applied to eye-tracking data recorded while viewing fine art and while driving. These bundles could give insight into the perception of art (e.g. do saccades follow composition lines) and can be used to quantify saccadic distributions and traversals towards different interesting areas for driving (e.g. control gaze towards the rear mirror). The algorithm will be included in our eye-tracking data analysis software EyeTrace. Ansprechpartner: Dr. Thomas Kübler Automatisierter Scanpath VergleichBeschreibung:
Beide Methoden zeichne sich durch massive Einschränkungen und sehr begrenzte Anwendbarkeit aus: Sie funktionieren generell nur bei einfachen Scanpaths und unbewegtem Betrachter gut. Deshalb ist die Analyse von Hand noch immer sehr verbreitet, obwohl hierdurch Objektivität verloren geht und viel Zeit nötig ist. Aufgabenstellung: Ansprechpartner: Jun.-Prof. Dr. Enkelejda Kasneci, Dr. Thomas Kübler Klassifikation emotionaler Zustände durch HerzratenvariabilitätBeschreibung: Der Ausdruck und das Verstehen von Emotionen stellen nicht nur Überleben sondern auch unser Wohlbefinden im täglichen Leben sicher. Menschliche Kommunikation und damit Entscheidungsfindungen basieren stark auf Emotionen. Wissenschaftler erforschen diesen Sachverhalt im Feld Mensch-Computer Interaktion,umdieInteraktionzwischenMenschen und elektronischen Gera ?ten zu verbessern. Mit dem Aufkommen von kostengünstiger mobiler Hardware, welche es erlaubt die Herzaktivität oder andere körperliche Signale aufzuzeichnen, ist das Interesse solche Informationen in Alltagsgerätschaften wie Smartphones zu integrieren stetig gestiegen. Neben der quantified-self Bewegung hat der wissenschaftliche Aspekt automatisiert körperliche Signale in Kommunikationshilfen für bewegungseingeschränkte Menschen zu integrieren hohe Wichtigkeit. Ziele: Die Ziele dieser Thesis sind zweifältig. Analyse bereits aufgenommener Herzaktivitätdaten durch Herzratenvariabilität bezogen auf drei unterschiedliche emotionale Zustände, i.e. angenehm, neutral, unangenehm. Automatisierte Klassifikation dieser Merkmale in geeignetem maschinellem Lernansatz. Ansprechpartner: Dirk Tassilo Hettich Anwendung bekannter Algorithmen zur Klassifikation von Augenbewegungen aus Messdaten von Realfahrten bei der Daimler AGBeschreibung:
Aufgabenstellung: Ansprechpartner: Jun.-Prof. Dr. Enkelejda Kasneci |