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Um den Einsatz von mobilen Servicerobotern im Alltag zu realisieren, ist es notwendig, intelligente und adaptive Dialogsysteme zu entwickeln, die es auch einem nicht-eingewiesenen Benutzer erlauben, einen Serviceroboter intuitiv bedienen und nutzen zu können. Dazu ist es erforderlich, die Stimmung und den Gemütszustand des Benutzers zu erfassen, um entsprechend darauf reagieren zu können. Im Rahmen dieser Dissertation werden Methoden entwickelt und vorgestellt, die als Indikatoren zur Schätzung des Interaktionsinteresses (bzw. der Aufmerksamkeit) eines Benutzers auf einem mobilen Serviceroboter unter Realweltbedingungen verwendet werden können. Hierfür werden drei Teilsysteme präsentiert, die die Orientierung des Oberkörpers, die Blickrichtung und die Mimik des Benutzers schätzen können. Alle drei Teilsysteme werden mittels Analysis-by-Synthesis Verfahren realisiert. Dabei kommen Active Shape Models und Active Appearance Models zum Einsatz. Zur anschließenden Klassifikation bzw. Schätzung der gesuchten Merkmale werden u.a. Verfahren der linearen Regression, Multi Layer Perceptrons, Support Vector Machines und Self-organizing Maps miteinander verglichen. Es wird gezeigt, dass es mit den drei Teilsystemen möglich ist, die gesuchten Informationen zu bestimmen und damit Indizien für Interesse und Aufmerksamkeit gewonnen werden können. Die Tests wurden dabei jeweils mit bekanntem und unbekanntem Datenmaterial durchgeführt. Zusätzlich wird gezeigt, dass eine Vorauswahl relevanter Parameter auf Basis der Mutual Information zu besseren Ergebnissen führt bzw. gleich gute Ergebnisse mittels einfacherer Klassifikatoren erreicht werden können. Weiterhin wird ein Gesamtsystem vorgestellt, in dem alle drei Teilsysteme miteinander kombiniert werden. Zur Schätzung von Interesse und Aufmerksamkeit kommen dabei Methoden aus der probabilistischen Robotik zum Einsatz. Anhand durchgeführter Experimente mit eingewiesenen Probanden wird gezeigt, dass die Ergebnisse der drei Teilmodule plausibel sind und die Resultate zur Schätzung von Interesse und Aufmerksamkeit verwendet werden können. Das prototypische Gesamtsystem kann daher als Grundlage und Basis für zukünftige sozialwissenschaftliche Untersuchungen zur Bestimmung des Interaktionsinteresses genutzt werden, die nicht Bestandteil dieser Dissertation sind.