Tesi etd-09102020-104534 |
Link copiato negli appunti
Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
DI TECCO, ANTONIO
URN
etd-09102020-104534
Titolo
An AI-based distributed infrastructure to forecast emotions through biosignals
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
COMPUTER ENGINEERING
Relatori
relatore Prof.ssa Lazzerini, Beatrice
relatore Dott. Pistolesi, Francesco
relatore Dott. Pistolesi, Francesco
Parole chiave
- 5g
- affective computing
- affective forecasting
- ai
- anger
- ansia
- anxiety
- apprendimento federato
- architecture
- architettura
- artificial intelligence
- biological
- biologici
- biometria
- biometric
- biometrics
- body sensor network
- boredom
- bsn
- classification
- classificatore
- classificazione
- classifier
- cura della persona
- data science
- dispositivo
- dispotivi
- distribuited
- distribuito
- emotion
- emotions
- emozione
- emozioni
- fear
- federated
- federated learning
- federato
- fisiologici
- forecast
- forecaster
- forecasting
- fotopletismografia
- frequenza cardiaca
- galvanic skin response
- gioia
- gsr
- health care
- heart rate
- hr
- hrv
- infrastructure
- infrastruttura
- intelligente
- intelligenti
- intelligenza artificiale
- joy
- lavoratore
- lavoratori
- lavoro
- lstm
- monitor
- monitoraggio
- monitoring
- noia
- paura
- photoplethysmogram
- physical effort
- physiological
- ppg
- predict
- prediction
- predizione
- privacy
- psychological health
- rabbia
- relax
- sadness
- salute a lavoro
- salute della persona
- salute in azienda
- salute mentale
- salute psicologica
- salute sul posto di lavoro
- scl
- segnale
- segnali
- sentiment
- sentiment analysis
- sentimento
- sforzo fisico
- sicurezza
- signal
- signals
- sistema
- skin conductance level
- smart device
- smart devices
- smartphone
- system
- telefono
- tensorflow
- tristezza
- work
- worker
- workers
Data inizio appello
25/09/2020
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
25/09/2090
Riassunto
This thesis describes the design and development of an AI-based system that predict emotions based on physiological signals collected in a distributed manner. The system is composed of a classifier and a forecaster that are installed on smart devices. The classifier recognizes seven emotions: anxiety, boredom, anger, sadness, fear, joy, and relax. The forecaster predicts a person’s emotion based on the sequence of emotions felt before. A federated implementation of the forecaster is also presented.
Questa tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di una infrastruttura intelligente che predice emozioni usando segnali biologici raccolti in modo distribuito. Il sistema è composto da un classificatore ed un predittore installati su un dispositivo smart. Il classificatore riconosce sette emozioni: ansia, noia, rabbia, tristezza, paura, gioia e relax. Il predittore predice l'emozione della persona basandosi sulle sue emozioni precedentemente percepite. Una versione federata del predittore è anche descritta.
Questa tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di una infrastruttura intelligente che predice emozioni usando segnali biologici raccolti in modo distribuito. Il sistema è composto da un classificatore ed un predittore installati su un dispositivo smart. Il classificatore riconosce sette emozioni: ansia, noia, rabbia, tristezza, paura, gioia e relax. Il predittore predice l'emozione della persona basandosi sulle sue emozioni precedentemente percepite. Una versione federata del predittore è anche descritta.
File
Nome file | Dimensione |
---|---|
Tesi non consultabile. |