Návrh senzorického systému pro měření emocí pomocí biosignálů

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá návrhem, realizací a ověřením senzorického systému pro objektivní měření emocí pomocí fyziologických signálů při stimulaci ve virtuální realitě. Práce vychází z aktuálních trendů v oblasti afektivního computingu, kde se pro hodnocení emocí využívá objektivní biometrická zpětná vazba. Ta umožňuje lépe přizpůsobit a zefektivnit interakci ve virtuálním prostředí. Cílem výzkumu je překonat omezení subjektivního hodnocení emocí a navrhnout spolehlivý systém pro sledování afektivních stavů, který může najít uplatnění například v telemedicíně a psychoterapii. V praktické části byl sestaven měřicí systém založený na platformě Biosignalsplux a headsetu Meta Quest 3, který byl testován na skupině 30 dobrovolníků. Experimentální protokol zahrnoval bazální měření, interaktivní herní scénáře a pasivní sledování 13 videosekvencí. Pro analýzu dat byl v jazyce Python vytvořen softwarový řetězec využívající pokročilé metody filtrace, včetně vlnkového odšumění pro redukci pohybových artefaktů. Výsledky ukazují, že klíčovým faktorem pro udržení fyziologické aktivace je interaktivita podnětu. Jako nejcitlivější indikátor emočního zapojení se přitom ukázala elektrodermální aktivita. Práce zároveň navrhuje možnosti další optimalizace systému a jeho využití například v psychoterapii nebo expoziční terapii fobií.

This bachelor’s thesis deals with the design, implementation, and verification of a sensory system for the objective measurement of emotions using physiological signals during stimulation in virtual reality. The work is based on current trends in affective computing, where objective biometric feedback is utilized for emotion assessment, enabling better adaptation and more efficient interaction within virtual environments. The aim of the research is to overcome the limitations of subjective emotion evaluation and to propose a reliable system for monitoring affective states, which could find applications in fields such as telemedicine and psychotherapy. In the practical part, a measurement system based on the Biosignalsplux platform and the Meta Quest 3 headset was assembled and tested on a group of 30 volunteers. The experimental protocol included baseline measurements, interactive gaming scenarios, and passive viewing of 13 video sequences. For data analysis, a software pipeline was developed in Python, utilizing advanced filtering methods, including wavelet denoising for the reduction of motion artifacts. The results indicate that stimulus interactivity is a key factor in maintaining physiological activation. Electrodermal activity emerged as the most sensitive indicator of emotional engagement. Furthermore, the thesis suggests possibilities for further system optimization and its application in areas such as psychotherapy or exposure therapy for phobias.