ETD

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• emotion recognition
• heart rate variability
• machine learning

L’emozione è un complesso stato di alterazioni psico-fisiologiche che si presentano in risposta ad uno stimolo proveniente dall’esterno. Un individuo prova costantemente una vasta gamma di emozioni, che varia dalle emozioni positive a quelle negative, dalle emozioni più intense a quelle meno intense.
Lo studio delle emozioni è oggi argomento di grande interesse presso la comunità scientifica. Studi in ambito psicologico hanno dimostrato che le variazioni dello stato d’animo si ripercuotono direttamente su alcuni parametri fisiologici, come la variazione della frequenza cardiaca, l’aumento della sudorazione, il cambiamento dell’espressione facciale, l’alterazione dei valori di conduttanza cutanea, per citarne solo alcuni.
Soprattutto negli ultimi anni, dunque, la ricerca si è occupata di associare uno stato emotivo alla modificazione di alcuni particolari indici fisiologici, detti biosegnali. A partire dalla misurazione dei parametri fisiologici, si è cercato di stimare o, talvolta, predire lo stato d’animo delle persone.
Parallelamente vi è anche grande interesse da parte della comunità scientifica nell’affective computing, che si propone di realizzare computer, e sistemi in generale, in grado di identificare ed esprimere delle emozioni attraverso la conoscenza dei segnali fisiologici dell’uomo.
L’obiettivo di questo lavoro di tesi è di combinare queste ricerche e realizzare un sistema di Emotion Recognition in grado di fornire all’utente raccomandazioni dinamiche in ambito entertainment e, specificatamente, di suggerire all’utente una serie di film da guardare, a seconda dello stato d’animo rilevatogli tramite appositi “smart devices”.