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at - Automatisierungstechnik

Methoden und Anwendungen der Steuerungs-, Regelungs- und Informationstechnik

[AT - Automation Technology: Methods and Applications of Control, Regulation, and Information Technology
]

Editor-in-Chief: Bretthauer, Georg

12 Issues per year


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2196-677X
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Volume 61, Issue 11 (Nov 2013)

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Biosignale-basierte Mensch-Maschine Schnittstellen

Human-Machine Interfaces Based on Biosignals

Tanja Schultz / Christoph Amma / Michael Wand / Dominic Heger / Felix Putze
Published Online: 2013-11-16 | DOI: https://doi.org/10.1515/auto.2013.1061

Zusammenfassung

Menschliche Kommunikation basiert auf Signalen wie Sprache, Mimik oder Gestik und deren Interpretation erscheint uns Menschen sehr natürlich. Aus diesem Grund wird seit langem daran geforscht, diese Fähigkeiten auf die Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) zu übertragen. Die Fokussierung auf die Imitation menschlicher Kommunikation lässt allerdings außer Acht, dass neuartige Sensoren mittlerweile Möglichkeit für Schnittstellen eröffnen, die Informationen nutzen können, welche dem Menschen unzugänglich sind. Dieser Artikel stellt laufende Forschungsarbeiten im Bereich der biosignalbasierten Mensch-Maschine Interaktion vor, wie beispielsweise „Airwriting“, das dreidimensionale Bewegungen der Hand beim Schreiben in die Luft erfasst und diese Eingabe in Text konvertiert, die Lautlose Sprachkommunikation, die auf artikulatorischen Muskelbewegungen basiert, sowie adaptive Interaktionssysteme, die Gehirnaktivitäten des Benutzers interpretieren, um ermittelten mentalen Zustände wie kognitive Aktivität und Arbeitsbelastung zur dynamischen Anpassung des Systemverhaltens heranzuziehen. Das Ziel dieser Forschung ist es, eine neue Generation von menschenzentrierten Interaktionssystemen zu entwickeln, die sich den Bedürfnissen seiner Nutzer anpassen, um so intuitive, effiziente, robuste und adaptive Mechanismen zur Interaktion und Kommunikation mit Maschinen und durch Maschinen zu realisieren.

Abstract

Human communication relies on signals like speech, mimics, or gestures and the interpretation of these signals seems to be innate to human beings. Consequently, the research community investigates long-since the transfer of these capabilities to Man-Machine Interfaces (MMI). While significant progress has been made, the focus on mimicing human skills ignores the potential of emerging new sensor technologies to build innovative MMIs which exploit information that is not available to human beings. This paper discusses ongoing research in the area of „Biosignals and Interfaces“, such as Airwriting, a motion based interfaces for text entry in wearable computing applications, silent speech interfaces that rely on articulatory muscle movement, as well as interfaces that use brain activity to determine users' mental states, such as task activity and cognitive workload in order to adapt the system's behavior accordingly. The goal of this research is to establish a new generation of human-centered systems, which are aware of the users' needs and provide intuitive, efficient, robust, and adaptive mechanisms for interaction and communication with and through machines.

Keywords: Human-maschine interfaces; biosignals; human-centered systems; airwriting; silent speech interfaces; user states and activities

Schlagwörter: Mensch-Maschine Schnittstellen; Biosignale; menschzentrierte Systeme; Airwriting; lautlose Sprachkommunikation; Benutzerzustände und -aktivitäten

About the article

Tanja Schultz

Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz gründete 2007 das Cognitive Systems Lab (CSL) als sie den Ruf an das Karlsruher Institut für Technologie auf den Lehrstuhl für Kognitive Systeme in der Informatik annahm. Davor verbrachte sie sieben Jahre als Research Scientist an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh, Pennsylvania. Mit ihrem Team entwickelt sie menschzentrierte Technologien und Anwendungen für die Mensch-Maschine Interaktion sowie die maschinenvermittelte zwischenmenschliche Kommunikation. Für ihren wissenschaftlichen Gesamtbeitrag in diesem Feld erhielt sie 2012 den „Forschungspreis Technische Kommunikation“ der Alcatel-Lucent Stiftung.

Christoph Amma

Dipl-Inform. Christoph Amma ist Doktorand am CSL und beschäftigt sich mit der maschinellen Erkennung und Interpretation menschlicher Bewegungen mittels am Körper angebrachter Sensorik. Für seine Arbeiten zu gestenbasierten Schnittstellen erhielt er zusammen mit Frau Prof. Schultz 2010 den Plux Wireless Biosignals Award, 2012 den „Best Paper Award“ auf dem International Symposium on Wearable Computers und 2013 einen Google Research Award.

Michael Wand

Dipl.-Math. Michael Wand ist Doktorand am CSL und erforscht die Verarbeitung und Erkennung von Sprache auf Basis von EMG Signalen. Für seine wissenschaftlichen Beiträge erhielt er den Best Student Paper Award und Best Selected Papers auf der BIOSTEC 2009 und 2013. Das von ihm entwickelte Spracherkennungssystem erhielt weltweit große Aufmerksamkeit und wurde in zahlreichen Fernsehbeiträgen portraitiert (BBC, ZDF, Sendung mit der Maus u. a.).

Dominic Heger

Dipl.-Inform. Felix Putze und Dipl.-Inform. Dominic Heger sind beide Doktoranden am CSL und beschäftigen sich mit der Verarbeitung und Interpretation von Hirnaktivitätssignalen für die Adaption technischer Systeme. Felix Putze arbeitet an kognitiven Interaktionsstrategien, insbesondere der Modellierung kognitiver Zustände und deren Integration in adaptive Dialogstrategien. Dominic Heger entwickelt echtzeitfähige Systeme zur Erkennung von Nutzerzuständen wie mentaler Auslastung auf Basis von EEG und Nahinfrarotspektroskopie. Ihre gemeinsame Publikation über Adaptive Informationssysteme wurde 2011 für das Best Paper der International Conference on Social Robotics nominiert.

Cognitive Systems Lab, Institut für Anthropomatik, Karlsruher Institut für Technologie, Adenauerring 4, 76131 Karlsruhe

Felix Putze

Dipl.-Inform. Felix Putze und Dipl.-Inform. Dominic Heger sind beide Doktoranden am CSL und beschäftigen sich mit der Verarbeitung und Interpretation von Hirnaktivitätssignalen für die Adaption technischer Systeme. Felix Putze arbeitet an kognitiven Interaktionsstrategien, insbesondere der Modellierung kognitiver Zustände und deren Integration in adaptive Dialogstrategien. Dominic Heger entwickelt echtzeitfähige Systeme zur Erkennung von Nutzerzuständen wie mentaler Auslastung auf Basis von EEG und Nahinfrarotspektroskopie. Ihre gemeinsame Publikation über Adaptive Informationssysteme wurde 2011 für das Best Paper der International Conference on Social Robotics nominiert.

Cognitive Systems Lab, Institut für Anthropomatik, Karlsruher Institut für Technologie, Adenauerring 4, 76131 Karlsruhe


Received: 2013-09-05

Published Online: 2013-11-16

Published in Print: 2013-11-01


Citation Information: at – Automatisierungstechnik at – Automatisierungstechnik, ISSN (Online) 2196-677X, ISSN (Print) 0178-2312, DOI: https://doi.org/10.1515/auto.2013.1061.

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