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Un algorithme basé sur les fractales pour la reconnaissance des émotions à partir de l'EEG utilisant un modèle d'activation-valence

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Olga Sourina, Yisi Liu. Université technologique de Nanyang, Nanyang Ave, Singapour

Résumé

La reconnaissance des émotions à partir de l'EEG pourrait être utilisée dans de nombreuses applications car elle permet de connaître l'émotion "intérieure" indépendamment de l'expression faciale humaine, du comportement ou de la communication verbale. Dans cet article, nous avons proposé et décrit un nouvel algorithme de reconnaissance des émotions basé sur la dimension fractale (DF) utilisant un modèle d'émotion d'Arousal-Valence. Les valeurs DF calculées à partir du signal EEG enregistré des lobes cérébraux correspondants sont mappées au modèle d'émotion 2D. L'algorithme proposé nous permet de reconnaître les émotions qui peuvent être définies par les niveaux d'excitation et de valence. Seules 3 électrodes sont nécessaires pour la reconnaissance des émotions. Les algorithmes de Higuchi et de comptage de boîte ont été utilisés pour l'analyse et la comparaison EEG. Un classificateur de machine à vecteurs de support a été appliqué pour la reconnaissance des niveaux d'excitation et de valence. La méthode proposée est dépendante du sujet. Des expériences avec de la musique et des stimuli sonores pour induire des émotions humaines ont été réalisées. Des extraits sonores de la base de données des Sons digitaux affectifs internationaux (IADS) ont été utilisés dans les expériences.

Cliquez ici pour lire le rapport complet

Olga Sourina, Yisi Liu. Université technologique de Nanyang, Nanyang Ave, Singapour

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La reconnaissance des émotions à partir de l'EEG pourrait être utilisée dans de nombreuses applications car elle permet de connaître l'émotion "intérieure" indépendamment de l'expression faciale humaine, du comportement ou de la communication verbale. Dans cet article, nous avons proposé et décrit un nouvel algorithme de reconnaissance des émotions basé sur la dimension fractale (DF) utilisant un modèle d'émotion d'Arousal-Valence. Les valeurs DF calculées à partir du signal EEG enregistré des lobes cérébraux correspondants sont mappées au modèle d'émotion 2D. L'algorithme proposé nous permet de reconnaître les émotions qui peuvent être définies par les niveaux d'excitation et de valence. Seules 3 électrodes sont nécessaires pour la reconnaissance des émotions. Les algorithmes de Higuchi et de comptage de boîte ont été utilisés pour l'analyse et la comparaison EEG. Un classificateur de machine à vecteurs de support a été appliqué pour la reconnaissance des niveaux d'excitation et de valence. La méthode proposée est dépendante du sujet. Des expériences avec de la musique et des stimuli sonores pour induire des émotions humaines ont été réalisées. Des extraits sonores de la base de données des Sons digitaux affectifs internationaux (IADS) ont été utilisés dans les expériences.

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La reconnaissance des émotions à partir de l'EEG pourrait être utilisée dans de nombreuses applications car elle permet de connaître l'émotion "intérieure" indépendamment de l'expression faciale humaine, du comportement ou de la communication verbale. Dans cet article, nous avons proposé et décrit un nouvel algorithme de reconnaissance des émotions basé sur la dimension fractale (DF) utilisant un modèle d'émotion d'Arousal-Valence. Les valeurs DF calculées à partir du signal EEG enregistré des lobes cérébraux correspondants sont mappées au modèle d'émotion 2D. L'algorithme proposé nous permet de reconnaître les émotions qui peuvent être définies par les niveaux d'excitation et de valence. Seules 3 électrodes sont nécessaires pour la reconnaissance des émotions. Les algorithmes de Higuchi et de comptage de boîte ont été utilisés pour l'analyse et la comparaison EEG. Un classificateur de machine à vecteurs de support a été appliqué pour la reconnaissance des niveaux d'excitation et de valence. La méthode proposée est dépendante du sujet. Des expériences avec de la musique et des stimuli sonores pour induire des émotions humaines ont été réalisées. Des extraits sonores de la base de données des Sons digitaux affectifs internationaux (IADS) ont été utilisés dans les expériences.

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