Naslov: Merjenje multimedijske izpostavljenosti na podlagi psiho-fizioloških signalov
Mentor: Andrej Košir
Tematika: Merjenje multimedijske izpostavljenosti je pomemben izziv v telekomunikacijah. Vizualizirajte psiho-fiziološke signale uporabnikov med ogledom multimedijskih vsebin (signali so na voljo). Izberite in ovrednotite algoritem strojnega učenja klasifikacije teh signalov glede na prejeto multimedijsko izpostavljenost.
Naslov: Model zdravega staranja na osnovi strojnega učenja
Mentor: Andrej Košir, andrej.kosir@fe.uni-lj.si
Tematika: Dolgoročni učinki podpornih tehnologij na starejši so bistveni za njeno uporabo. Vizualizirajte podatke o zdravem staranju glede na različne vidike (podatki so na voljo). Izberite in ovrednotite algoritem strojnega učenja za oceno zdravega staranja. Priporočeno okolje je Python.
Naslov: Merjenje pozornosti uporabnika na podlagi velikosti zenice
Mentor: Andrej Košir, andrej.kosir@fe.uni-lj.si
Somentor: Janez Zaletelj
Tematika: Spremljanje pozornosti uporabnika je bistveni element pametnih sistemov prihodnosti. Razvijte prototipno merjenje pozornosti uporabnika. Izberite in ovrednotite model strojnega učenja za oceno pozornosti uporabnika. Rezultate vizualizirajte, priporočeno okolje je Python.
Naslov: Model hitenja uporabnika pogovornega sistema
Mentor: Andrej Košir, andrej.kosir@fe.uni-lj.si
Somentor: Janez Zaletelj
Tematika: Socialni signal hitenja je pomemben v prijazni komunikaciji z uporabniki. Predstavite problem modeliranja hitenja uporabnika pogovornega sistema na podlagi Kinect meritev. Za dane meritve načrtajte in implementirajte avtomatsko določanje hitenja in ga vizualizirajte. Priporočeno okolje je Python.