compliment

Everbody likes to get one
2016: 4. Semester Interaction Design 2
Python| Raspberry Pi 3| Google Cloud Vision

"Kleine Gesten bereiten die größten Freuden." - Diese Gesten können aus einem zufälligem Lächeln auf der Straße, einem Kompliment oder dem Verschicken von einem Katzen-Meme bestehen. Diese Kleinigkeiten muntern uns auf und verschönern unseren Tag. Die Aufgabe des Projektes "Compliment" aus dem Modul Interaction Design III ist es, uns genauso zum Lächeln als auf gleichzeitig zum Nachdenken zu bringen. Dafür haben wir uns in den oben genannten Beispielen auf das Kompliment konzentriert. Das erhalten von Komplimenten soll die Menschen ermutigen selbstbewusster zu werden und sich nicht zu verstellen. Damit es auch so rüberkommt, muss es sich hierbei um ernstgemeinte Komplimente handeln. Diese sollten auf die Personen bezogen sein, damit sie sich angesprochen fühlen. Die Botschaft "Sei du selbst" steht hier im Vordergrund.

Beispielanwendung des Prototypen
Der Prototyp

In Zusammenarbeit mit

Joy Moorkamp
Nina Hanfeld

Aufgabenbereiche

Konzeption

Programmierung

Die Box wird im öffentlichem Raum platziert. "Compliment" reagiert selbstständig ohne Interaktion des Benutzers. Dieser erfährt erst bei der Ausgabe, dass eine Interaktion stattgefunden hat. Dabei wird die Box unscheinbar an z.B. Laternen, Ampeln oder in der Fußgängerzone angebracht. Sobald die Box mittels ihrer Kamera eine Person erfasst, wird dieser Bildausschnitt analysiert und die Person kriegt ein individuell auf sie zugeschnittes Kompliment. Dabei wird die Kleidung, sowie die Accessoires des Benutzers berücksichtigt.

Explosionsgrafik des Prototypen mit Beschriftung
Aufbau des Prototypen

Innerhalb der Box befindet sich ein Raspberry Pi 3, an dem jeweils ein Paar Lautsprecher sowie eine Kamera angeschlossen sind. Betrieben wird dieser durch einen seperaten Akku, der sich ebenfalls in der Box befindet. So ist gewährleistet, dass der Mini-PC einige Stunden ohne eine externe Stromquelle laufen kann. Die Kamera erfasst jede Sekunde ein Bild. Ob eine Person erkennbar ist, wird dann mittels einer Bilderkennung in Python analysiert. Ist dies der Fall, wird der Bildausschnitt optimiert zugeschnitten. Dieses neue Bild wird im nächsten Schritt an die Google Cloud Vision API geschickt. Mit dieser API werden die Kleidungsstücke im Bild ausgewertet. Als Letztes wird die Farbe der Kleidung analyisiert und mittels dieser zwei Komponenten über die Lautsprecher ein auf diese Person zugeschnittenes Kompliment ausgegeben.

20.04.2016 - 24.04.2016

European Media Art Festival

Osnabrück, Deutschland

19.05.2016

Open House

Osnabrück, Deutschland

02.06.2016 - 05.06.2016

DMY International Design Festival

Berlin, Deutschland