Module 39-M-Inf-MBP Multimodal Behavior Processing

Faculty

Person responsible for module

Regular cycle (beginning)

Every semester

Credit points and duration

5 Credit points

For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.

Competencies

Die Studierenden kennen die wesentlichen Modalitäten menschlichen Verhaltens. Basierend auf physiologischen und psychologischen Grundlagen verstehen die Studierenden die Interpretationsmöglichkeiten der verschiedenen Verhaltenssignale. Die Studierenden sind in der Lage vielfältige computationale Ansätze zur Verhaltensanalyse zu beschreiben, zu erklären und einzusetzen. Verschiedene Methoden der Ton-, Bild- und Videoverarbeitung sowie des Maschinellen Lernens können die Studierenden auf konkrete Fälle der Verhaltensanalyse anwenden. Die Studierenden verstehen den Nutzen von multimodaler Fusionierung und Integration und sind in der Lage verschiedene Fusionierungsschemata zu erklären. Die gelernten Methoden können sie auf konkrete Anwendungsfälle übertragen, Potentiale erläutern sowie mögliche Grenzen und Risiken benennen.

The students know the relevant modalities of human behavior. Based on physiological and psychological principles, the students understand possible interpretations of various behavioral signals. Students are able to describe, explain and use diverse computational approaches for behavior analysis. Students will be able to apply various methods of sound, image and video processing as well as machine learning to specific cases of behavior analysis. Students understand the benefits of multimodal fusion and integration and are able to explain different fusion schemes. They are able to transfer the methods they have learned to concrete use cases, explain potentials and name possible limitations and risks.

Content of teaching

Die Veranstaltung widmet sich der multimodalen Analyse von menschlichem Verhalten. Im Fokus steht die Interpretation von sozialem Verhalten und Emotionsausdruck, aufgrund ihrer hohen Relevanz für Mensch-Computer-Interaktionen.
Im ersten Teil der Veranstaltung werden verschiedene Modalitäten des Verhaltens- und Affektausdrucks vorgestellt (z.B. Bewegungen, Gesichtsausdruck, Stimme, physiologische Reaktionen) und hinsichtlich ihrer
Bedeutung und Interpretation besprochen. Im Rahmen verschiedener Methoden der Ton- und Videoanalyse werden unterschiedliche Ansätze präsentiert, um diese Signale computational auszuwerten und zu interpretieren.
Im zweiten Teil der Veranstaltung geht es vor allem um Aspekte der Multimodalität von Verhaltenssignalen. Neben der Verarbeitung von multimodalen Signalen steht die Fusionierung multimodaler Signale im Vordergrund. Anhand verschiedener Anwendungsfälle von multimodaler Verhaltensanalyse werden das Potential aber auch die Grenzen und Risiken der multimodalen Verhaltensanalyse erläutert.

The lecture and seminar are dedicated to the multimodal analysis of human behavior. The focus is on interpretation of social behavior and emotion expression, due to their high relevance for human-computer interactions.
In the first part of the course, different modalities of behavioral and affective expression will be presented (e.g., movements, facial expressions, voice, physiological responses) and discussed with respect to their meaning and interpretation. In the context of different methods of sound and video analysis, different approaches are presented to computationally evaluate and interpret these signals.
The second part of the course will focus on aspects of multimodality of behavioral signals. Besides the processing of multimodal signals, one important topic will be the fusion of multimodal signals. On the basis of different use cases of multimodal behavior analysis, the potential but also the limits and risks of multimodal behavior analysis will be explained.

Recommended previous knowledge

Kompetenzen, wie sie beispielsweise im Modul 39-Inf-NN Grundlagen Neuronaler Netze, im Modul 39-Inf-13 Grundlagen künstlicher Kognition oder im Modul 39-Inf-ML erworben werden können.

Knowledge as in module 39-Inf-NN, module 39-Inf-13, or in module 39-Inf-ML.

Necessary requirements

Explanation regarding the elements of the module

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

The (partial) examination of the module can be performed as "ungraded" in some study programs at the students choice. Before the examination a respective determination must be carried out, a later modification (graded - ungraded) is impossible. If the "ungraded" option is chosen, it is not possible to include this module in a study program where this module is deemed to enter the calculation of the overall grade.

Module structure: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Courses

Multimodal Behavior Processing
Type lecture
Regular cycle SoSe
Workload5 60 h (30 + 30)
Übungen zu Multimodal Behavior Processing
Type tutorial (in connection with lecture/seminar)
Regular cycle SoSe
Workload5 30 h (15 + 15)
LP 1

Examinations

portfolio with final examination
Allocated examiner Teaching staff of the course Multimodal Behavior Processing (lecture)
Weighting without grades
Workload 60h
LP2 2

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbegleitend und in der Regel wöchentlich gestellt werden, und Abschlussklausur (in der Regel 60 min) oder mündlicher Abschlussprüfung (in der Regel 15 min). Die Übungsaufgaben ergänzen und vertiefen den Inhalt der Vorlesung. Nachweis einer ausreichenden Zahl korrekt gelöster Übungsaufgaben (in der Regel 50% der im Semester für das Lösen der Aufgaben erzielbaren Punkte).

Portfolio of homework assignments accompanying the lecture, usually given weekly, and final written exam (60 min) or oral exam (15 min). The assignments complement and deepen the content of the lecture.
Proof of a sufficient amount of correctly solved assignments (usually 50% of the maximum total score in the semester). The final exam covers the content of the lecture and the assignments.

portfolio with final examination
Allocated examiner Teaching staff of the course Multimodal Behavior Processing (lecture)
Weighting 1
Workload 60h
LP2 2

s. Erläuterung zur unbenoteten Prüfung

Further notices

Das Modul kann in folgenden Wahlpflichtbereichen anerkannt werden:
- WP "Vertiefung Informatik" in Naturwissenschaftliche Informatik (M. Sc.)
- WP "Vertiefung Intelligente Systeme" in Intelligente Systems (M. Sc.)

The module is used in these degree programmes:

Degree programme Profile Recom­mended start 3 Duration Manda­tory option 4
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 1 2. one semester Compul­sory optional subject
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 2 2. one semester Compul­sory optional subject
Courses offered for the Individual Subsidiary Subjects / Individueller Ergänzungsbereich im Bachelor [] Technische Fakultät 2. one semester Compul­sory optional subject
Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 2. one semester Compul­sory optional subject
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 2. one semester Compul­sory optional subject
Faculty of Technology - Courses offered for the Individual Subsidiary Subjects / Individueller Ergänzungsbereich im Bachelor [] 2. one semester Compul­sory optional subject

Automatic check for completeness

The system can perform an automatic check for completeness for this module.


Legend

1
The module structure displays the required number of study requirements and examinations.
2
LP is the short form for credit points.
3
The figures in this column are the specialist semesters in which it is recommended to start the module. Depending on the individual study schedule, entirely different courses of study are possible and advisable.
4
Explanations on mandatory option: "Obligation" means: This module is mandatory for the course of the studies; "Optional obligation" means: This module belongs to a number of modules available for selection under certain circumstances. This is more precisely regulated by the "Subject-related regulations" (see navigation).
5
Workload (contact time + self-study)
SL
Study requirement
Pr
Examination
bPr
Number of examinations with grades
uPr
Number of examinations without grades
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.