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Nach einem Konzept von Hyechin Kong & Gruppe 30
Fabian Amend, Simon Baumgart, Carolin Behr, Judith Hepting, Marie Holzer, Hyechin Kong,
Fabienne Mueller, Marie-Claire Nun, Eveline Reinholz,
Rin Miyamoto, Maria Studer
Zeichnungen mit Körperwahrnehmung
Im Leer 545*393 Papier
Relevant Reference
Trenen 545*393 Papier
Haus von sich 545*393 Papier
PHOTOGRAPHY
RESPONSE (2017-2019)Uni Bremen
Die Fähigkeit, Sprache zu produzieren, erlaubt uns Menschen eine schnelle Kommunikation von großen,
abstrakten Informationsmengen. Etwa zwei Millionen Menschen in den USA - und weltweit viele weitere -
leiden unter schweren neuromuskulären Beeinträchtigungen, die ihre Sprachproduktion erschweren oder
unmöglich machen. Diese Menschen würden immens von einem Gerät profitieren, das Sprachdefizite
eliminiert und es ihnen ermöglicht, natürlich und effizient zu kommunizieren.
Im Projekt „REvealing SPONtaneous Speech processes in Electrocorticography (RESPONSE)“ unternehmen wir den Versuch, geplante Sprache direkt aus der neuronalen Aktivität eines Nutzers zu dekodieren und diese in synthetisierte Sprache zu verwandeln. Diese könnte anschließend zum Beispiel auf einem Lautsprecher in Echtzeit abgespielt werden und auf diese Weise natürliche Sprache aus Gedanken emulieren. Das Projekt RESPONSE wird sich zum ersten Mal mit dem Dekodieren von kontinuierlichen, spontanen Sprachprozessen beschäftigen, um ein natürlicheres und praktischeres Kommunikationsgerät für
Menschen mit Schwerstbehinderungen zu entwickeln, als sie bislang verfügbar sind.
Das Projekt „REvealing SPONtaneous Speech processes in Electrocorticography (RESPONSE)“ wird vom BMBF (Projektträger DLR) im Rahmen des gemeinsamen Forschungsprogramms „Multilaterale Zusammenarbeit in Computational Neuroscience“ vom BMBF und NSF (USA) unter dem Förderkennzeichen 01GK1602 gefördert (2017-2019).
Es wird von einem Deutschland - USA Team gemeinsam bearbeitet, dem Cognitive Systems Lab der Universität Bremen und dem Advanced Signal Processing in Engineering and Neuroscience Lab der Old Dominion University in Norfolk.
Dr.-Ing. Christian Herff, Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz
Why is Face Tracking important?
Face Tracking enables the development of technologies such as face analysis and
When it comes to face analysis, Face Tracking makes it possible to:
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Count the number of people in a video frame or live video stream
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Recognize facial expressions and perform sentiment analysis
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Determine the direction in which a face is looking
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Follow a particular face as it moves within a video stream
In the context of facial recognition, Face Tracking can give greater accuracy compared to previous biometric recognition methods like iris and fingerprint recognition. It has also proven to be more secure and harder to hack, making it increasingly important for use in security systems. It plays a powerful role, especially in applications such as access control.
VIDEO ART
SCULPTURE
Face Tracking Technology detects and tracks the presence of a human face in a digital video frame. This technology can be incorporated into computer and mobile applications, and can even be used in robotics. Face Tracking Technology can be used online or offline.