untitled
<OAI-PMH schemaLocation=http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd>
<responseDate>2018-01-16T16:17:55Z</responseDate>
<request identifier=oai:HAL:hal-01513329v1 verb=GetRecord metadataPrefix=oai_dc>http://api.archives-ouvertes.fr/oai/hal/</request>
<GetRecord>
<record>
<header>
<identifier>oai:HAL:hal-01513329v1</identifier>
<datestamp>2017-12-21</datestamp>
<setSpec>type:COMM</setSpec>
<setSpec>subject:info</setSpec>
<setSpec>subject:scco</setSpec>
<setSpec>collection:UNIV-AG</setSpec>
<setSpec>collection:BNRMI</setSpec>
</header>
<metadata><dc>
<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=fr>Informatique Affective : Classification de l'Etat Emotionel</title>
<creator>CHOLET, Stephane</creator>
<creator>Paugam-Moisy, Helene</creator>
<creator>Regis, Sebastien</creator>
<creator>Prevost, Lionel</creator>
<contributor>Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications (LAMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor>
<contributor>Ecole Supérieure d'Informatique Electronique Automatique [Paris] (ESIEA) ; Ecole Supérieure d'Informatique Electronique Automatique</contributor>
<description>Document soutenu à l'atelier Fouille de Données Complexes de la conférence EGC2017</description>
<description>International audience</description>
<source>Extraction et Gestion des Connaissances</source>
<coverage>Grenoble, France</coverage>
<contributor>Université Grenoble Alpes</contributor>
<identifier>hal-01513329</identifier>
<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01513329</identifier>
<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01513329/document</identifier>
<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01513329/file/egcArticle%20scholet.pdf</identifier>
<source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01513329</source>
<source>Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2017, Grenoble, France. 2017, 〈http://egc2017.imag.fr/〉</source>
<source>http://egc2017.imag.fr/</source>
<language>fr</language>
<subject lang=fr>informatique affective</subject>
<subject lang=fr> état émotionnel</subject>
<subject lang=fr> émotion</subject>
<subject lang=fr> dépression</subject>
<subject lang=fr> classification</subject>
<subject lang=fr> intelligence artificielle</subject>
<subject>[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]</subject>
<subject>[INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]</subject>
<subject>[SCCO.PSYC] Cognitive science/Psychology</subject>
<type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type>
<type>Conference papers</type>
<description lang=fr>"L'informatique affective est l'informatique qui se réfère à, résulte de, ou influence délibérément les émotions" (Picard (1997)). Singulièrement, l'équi-libre psychosocial est désormais considéré comme une préoccupation majeure pour la santé, tant sur le plan individuel que public. Prédire les émotions hu-maines via des méthodes non-invasives est un challenge propulsé notamment par le développement des systèmes d'accompagnement intelligents. Afin de dé-terminer l'état émotionel d'un individu, ayant potentiellement un trouble psy-chosocial, il convient de traiter tant les émotions expressives que neutres. Une approche originale de classification de l'information émotionelle à partir de vi-déos est proposée.</description>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/</rights>
<date>2017-01-23</date>
</dc>
</metadata>
</record>
</GetRecord>
</OAI-PMH>
