Det finns ett ökande intresse för att utveckla intelligenta människa-dator interaktionssystem som kan uppfylla två funktioner - känna igen användaraffektiva tillstånd och ge användaren snabb och lämplig hjälp. I detta dokument presenterar vi en allmän enhetlig besluts-teoretisk ram baserad på Influence Diagrams för att samtidigt modellera användare påverkar erkännande och hjälp. Påverkande tillståndsigenkänning uppnås genom aktiv probabilistisk slutsats från tillgängliga sensoriska multimodalitetsdata. Användarstöd uppnås automatiskt genom en beslutsprocess som balanserar fördelarna med att hålla användaren i produktiva affektiva stater och kostnaderna för att utföra användarstöd. Vi diskuterar tre teoretiska frågor inom ramen, nämligen användarpåverkan, aktivt sensoriskt urval och användarstöd. Validering av det föreslagna ramverket via en simuleringsstudie visar att dess förmåga att effektivt använda det påverkar igenkänningen samt snabb och lämplig användarassistans. Förutom de teoretiska bidragen bygger vi ett icke-invasivt prototypsystem i realtid för att känna igen olika användaraffektiva tillstånd (stress och trötthet) från fyra-modalitets användarmätningar, nämligen fysiska utseendefunktioner, fysiologiska mått, användarprestanda och beteendedata. Påverkansigenkänningskomponenten i prototypsystemet valideras därefter genom en verklig studie som involverar människor.
I REF, författare fokuserade på att erkänna endast två olika affektiva tillstånd, stress och trötthet.
Toward a decision-theoretic framework for affect recognition and user assistance
{'venue': 'International Journal of HumanComputer Studies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}