gedragherkenning

Gedragherkenning is het proces waarbij uit signalen over menselijk of dierlijk gedrag patronen worden afgeleid en geclassificeerd. Het omvat het identificeren van activiteiten, handgebaren, houdingen of emoties op basis van videomateriaal, audio, sensorgegevens of interactiepatronen. In de informatietechnologie richt het vooral op automatische patroonherkenning uit tijdreeksen en multimodale bronnen.

Technieken variëren van traditionele machine learning tot diepe neurale netwerken. Veelgebruikte benaderingen zijn supervised learning voor gelabelde data en unsupervised of self-supervised leren voor onbekende patronen. Modellen omvatten convolutionele netwerken voor beelddata, recurrente netwerken en transformers voor temporele informatie, evenals pose-estimatie en sensorfusie bij gecombineerde bronnen zoals video en accelerometerdata.

Toepassingen bevinden zich in beveiliging en toezicht, gezondheidszorg, sportanalyse, mens-computerinteractie en automotive, bijvoorbeeld bij bestuurdergedrag. In marketing en gebruikerservaring kan gedragherkenning patronen in interactiegedrag signaleren. In onderzoekscontext wordt het ook gebruikt om gedragsveranderingen te volgen of interventies te evalueren.

Belangrijke uitdagingen zijn privacy en gegevensbescherming, toestemming en bias. Gedragdata kunnen gevoelig zijn en vereisen vaak anonimisering en minimale gegevensverwerking. Modelleringsvereisten voor robuustheid, generalisatie naar diverse populaties en weerstand tegen adversarial attacks blijven lastig. Ethische overwegingen, transparantie en uitlegbaarheid van besluitvorming spelen een centrale rol.

Evaluatie gebeurt met statistische metriek zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en F1-score; confusion matrices en cross-validatie. Datasets kunnen biases introduceren, dus reproduceerbare benchmarks en duidelijke rapportage van context en grenzen zijn belangrijk.