WE.ARE.ABLE, social wearable augmented reality - Accademia di ...

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Anche in questo caso la rete è piena di esempi e prototipi di Galvanic SkinResponse sensor interfacciabili facilmente con arduino e dalle dimensionicompatte. Tra i più interessanti c’è il progetto di Anna Dumitriu and Tom Keene eFig. 42 - Il progetti di Anna Dumitriu andTom Keene e Alex Mayhttp://theanthillsocial.co.uk/projects/biosensingAlex May, realizzato al Biosensing andNetworked Performance Workshop tenuto adIstanbul nel settembre del 2011, e quello diSean M. Montgomery and Ira M. Laefskyapparso sulla rivista Make n°26 denominato“The Truth Mater 16 ”.L’aspetto interessante del primo GSR sensor èdato dalle modalità con cui vengono gestiti gliinput e soprattutto gli output. Sfrutta lepotenzialità di arduino per generare unamappatura di toni audio dei valori della resistenza elettrica della pelle, ottenutitramite due semplici elettrodi a contatto con la punta delle dita. Tale outputsonoro, tramite un semplice cavo audio Jack da 3.5mm, può essere inviato ad unosmartphone iPhone/Android e quindi elaborato e visualizzato.The Truth Mater allo stesso modo è un sensore GSR molto interessante,soprattutto perché non è particolarmentecomplesso da assemblare. E' possibile infattiacquistare presso il sito makershed.com (circa25$) il kit già predisposto con tutte lecomponenti elettroniche necessarie e inoltresembra garantire ottimi risultati, almeno perquanto riguarda le finalità del mio progetto.HRV e GSR sono dunque parametri biofisici diFig. 43 - The Truth Materfondamentale importanza per l’acquisizione di informazioni relative agli statiemozionali dell’individuo. É evidente che attraverso la sola analisi di questi datirisulta impossibile ed alquanto improbabile poter riuscire a categorizzare e16makeprojects.com/Project/The-Truth-Meter/703/1#.UE70mb8-FZf188
definire con precisione le infinite sfaccettature che compongono le sensazioniumane. Difatti situazioni di forte stress, ansia o agitazione presentano parametri divariazione della frequenza cardiaca e della conduttanza della pelle molto simili,inoltre tali biofeedback possono essere sensibilmente differenti a secondadell’individuo soggetto all’analisi.Non esiste quindi un modello definitivo delle emozioni.Tuttavia recenti studi, indirizzati proprio verso quello che è definito affectivecomputing 17 , stanno confermando la possibilità di ottenere risultati concreti nellaprogettazione di interfacce e tecnologie capaci di riconoscere gli stati affettivi,emozionali degli utenti e di rispondere assecondandone le necessita fisiologiche.Fig. 44 - Esempio di modello delle emozioni basate sul rilevamento dei valori GSR eHRVGli scenari descritti e immaginati dall’affective computing e la possibilità dideterminare tramite semplici sensori HDR e GSR stati emotivi (generici),rappresentano comunque un incentivo importante rispetto all’ipotetico sviluppodel sistema di rilevamento e condivisione delle emozioni che intendo realizzare.17affect.media.mit.edu/index.php189
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Un display connesso ad un computer
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Questo tipo di sensore è l’esemp
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