In unserem Forschungsprojekt iDirector ist eine Bachelorarbeit zu vergeben. Es geht um die Auswertung von Aufmerksamkeitserkennung in MorphCast (eine Web AI Suite) und unseren Modellen.
Dabei wird der DAiSEE Datensatz (10s Videos mit Aufmerksamkeitslabel 0-3) und die Ergebnisse unserer Modelle zur Verfügung gestellt werden.
Ziel ist Videos auf den Aufmerksamkeitsscore von MorphCast abzubilden und mit den Labels und unseren Ergebnissen zu vergleichen.
Theoretische Anforderungen
- Grundlagen der Statistischen Auswertung und des Vergleichs von Klassifikatoren
- Korrelation, Konfusionsmatrix, FalsePositive Rates und andere Metriken
Arbeitsanforderungen
- für die gegebenen Videos wird die Aufmerksamkeit wie von MorphCast zurückgegeben strukturiert gespeichert
- für jedes Video für jeden Frame existiert ein ungefilterter Aufmerksamkeitswert
- (eventuell) dazu ist es eventuell nötig mit der API von MorphCast ein passendes JavaScript Script zu schreiben
- (eventuell) vielleicht ist diese Automatisierung auch mit Python oder einer anderen Sprache möglich
- wünschenswert wär, dass das Programm unabhängig von den Datensätzen ist und für andere Datensätze benutzt werden kann
- die MorphCast Ergebnisse werden ausgewertet und mit unseren Ergebnissen verglichen
- wünschenswert wär eine Auswertung in Python mit Matplotlib Visualisierung, die auch für andere Daten benutzt werden kann.
Die Arbeit wird von Eicke Godehardt, Cyriax Brast und mir betreut werden; Kontakt cyriax.brast@fb2.fra-uas.de