Menschen können Gesten erkennen und Blicke blitzschnell deuten. Computern und Robotern gelingt dies nicht. Wissenschaftler forschen weltweit daran, wie man die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer sozialer, effizienter und flexibler gestalten kann. Informatiker aus Saarbrücken und Stuttgart haben nun gemeinsam mit Psychologen aus Australien einen wichtigen Meilenstein erreicht. Das von ihnen entwickelte Softwaresystem verarbeitet die Augenbewegungen einer Person, um zu berechnen, ob diese verletzlich, gesellig, verträglich, gewissenhaft oder neugierig ist.
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(Bild: Lisa Spreckelmeyer / pixelio.de)
Wissenschaftler in Stuttgart und Australien haben ein eigenes Softwaresystem so trainiert, dass es Augenbewegungen auswerten und darüber auf die Charakterzüge einer Person schließen kann. Das Forscherteam verwendete dafür spezielle Rechenverfahren des maschinellen Lernens. Um die Daten für das Training und die Evaluierung zu erhalten, wirkten an der Flinders University in Australien 50 Studenten, darunter 42 Frauen und acht Männer, im Durchschnittsalter von 22 Jahren mit. Diese wurden mit einem ‘Eye Tracker’ ausgestattet. So wurden die Augenbewegungen der Probanden gefilmt, während sie rund zehn Minuten über den Campus schlenderten und sich einen Kaffee oder andere Artikel im Campusladen kauften. Danach baten die Wissenschaftler die Studenten, die Brillen abzulegen und spezielle Fragebögen auszufüllen, um so die Persönlichkeit und den Grad der Neugierde zu bestimmen. “Um die aufgenommenen Augendaten unabhängig von der jeweiligen Dauer der Aufnahme zu analysieren, haben wir mit einem verschiebbaren Zeitfenster gearbeitet, da so keine Charakteristika abgeschwächt werden”, erklärt Andreas Bulling, Leiter der Forschungsgruppe ‘Perceputual User Interfaces’. Aus jedem der sich ergebenden Zeitfenster gewannen die Forscher 207 Merkmale. Zu diesen gehörten Statistiken über Blickfixierungen ebenso wie die Blinzel-Rate.
Basierend darauf und auf den Informationen aus den Fragebögen fassten die Forscher pro Persönlichkeitszug rund 100 Entscheidungsbäume zu einem Klassifikator zusammen und trainierten diesen. Das Ergebnis: Im anschließenden Test mit bisher noch nicht verwendetem Datenmaterial konnten sie nachweisen, dass das Softwaresystem sicher Charakterzüge wie emotionale Labilität, Geselligkeit, Verträglichkeit und Gewissenhaftigkeit erkennen kann. “Das so gewonnene Wissen über nonverbales Verhalten können wir auch auf Roboter übertragen, sodass diese sich wie Menschen benehmen. Solche Systeme würden dann auf eine viel natürlichere Weise mit Menschen kommunizieren und wären dadurch effizienter und flexibler einsetzbar”, erklärt Bulling. Das Projekt wurde finanziert aus Mitteln des australischen Forschungsrates, des Exzellenzclusters ‘Multimodal Computing and Interaction’ an der Universität des Saarlandes und durch ein Promotionsstipendium der Stiftung des deutschen Volkes.
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