अराउजल-वैलेंस मॉडल का उपयोग करके ईईजी से भावना पहचान का एक फ्रैक्टल-आधारित एल्गोरिदम
नूरी जाविद
संशोधित किया गया
6 अप्रैल 2015
अराउजल-वैलेंस मॉडल का उपयोग करके ईईजी से भावना पहचान का एक फ्रैक्टल-आधारित एल्गोरिदम
नूरी जाविद
संशोधित किया गया
6 अप्रैल 2015
अराउजल-वैलेंस मॉडल का उपयोग करके ईईजी से भावना पहचान का एक फ्रैक्टल-आधारित एल्गोरिदम
नूरी जाविद
संशोधित किया गया
6 अप्रैल 2015
ओल्गा सूरीना, यीसी लियू। नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी, नानयांग एवेन्यू, सिंगापुर
अमूर्त (एब्स्ट्रैक्ट)
ईईजी (EEG) से भावना पहचान का उपयोग कई अनुप्रयोगों में किया जा सकता है क्योंकि यह हमें मानव के चेहरे के हाव-भाव, व्यवहार या मौखिक संचार की परवाह किए बिना "आंतरिक" भावना को जानने की अनुमति देता है। इस पत्र में, हमने अराउजल-वैलेंस इमोशन मॉडल का उपयोग करके एक नया फ्रैक्टल डाइमेंशन (FD) आधारित भावना पहचान एल्गोरिदम प्रस्तावित और वर्णित किया है। संबंधित मस्तिष्क लोब से रिकॉर्ड किए गए ईईजी सिग्नल से गणना किए गए एफडी (FD) मानों को 2D भावना मॉडल पर मैप किया जाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम हमें उन भावनाओं को पहचानने की अनुमति देता है जिन्हें उत्तेजना (अराउजल) और वैलेंस स्तरों द्वारा परिभाषित किया जा सकता है। भावनाओं की पहचान के लिए केवल 3 इलेक्ट्रोड की आवश्यकता होती है। ईईजी विश्लेषण और तुलना के लिए हिगुची और बॉक्स-काउंटिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था। उत्तेजना और वैलेंस स्तरों की पहचान के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिफायर का उपयोग किया गया था। प्रस्तावित विधि विषय पर निर्भर (सब्जेक्ट डिपेंडेंट) है। मानवीय भावनाओं को प्रेरित करने के लिए संगीत और ध्वनि उद्दीपनों के साथ प्रयोग किए गए। प्रयोगों में इंटरनेशनल अफेक्टिव डिजिटाइज्ड साउंड्स (IADS) डेटाबेस से साउंड क्लिप का उपयोग किया गया था।
ओल्गा सूरीना, यीसी लियू। नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी, नानयांग एवेन्यू, सिंगापुर
अमूर्त (एब्स्ट्रैक्ट)
ईईजी (EEG) से भावना पहचान का उपयोग कई अनुप्रयोगों में किया जा सकता है क्योंकि यह हमें मानव के चेहरे के हाव-भाव, व्यवहार या मौखिक संचार की परवाह किए बिना "आंतरिक" भावना को जानने की अनुमति देता है। इस पत्र में, हमने अराउजल-वैलेंस इमोशन मॉडल का उपयोग करके एक नया फ्रैक्टल डाइमेंशन (FD) आधारित भावना पहचान एल्गोरिदम प्रस्तावित और वर्णित किया है। संबंधित मस्तिष्क लोब से रिकॉर्ड किए गए ईईजी सिग्नल से गणना किए गए एफडी (FD) मानों को 2D भावना मॉडल पर मैप किया जाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम हमें उन भावनाओं को पहचानने की अनुमति देता है जिन्हें उत्तेजना (अराउजल) और वैलेंस स्तरों द्वारा परिभाषित किया जा सकता है। भावनाओं की पहचान के लिए केवल 3 इलेक्ट्रोड की आवश्यकता होती है। ईईजी विश्लेषण और तुलना के लिए हिगुची और बॉक्स-काउंटिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था। उत्तेजना और वैलेंस स्तरों की पहचान के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिफायर का उपयोग किया गया था। प्रस्तावित विधि विषय पर निर्भर (सब्जेक्ट डिपेंडेंट) है। मानवीय भावनाओं को प्रेरित करने के लिए संगीत और ध्वनि उद्दीपनों के साथ प्रयोग किए गए। प्रयोगों में इंटरनेशनल अफेक्टिव डिजिटाइज्ड साउंड्स (IADS) डेटाबेस से साउंड क्लिप का उपयोग किया गया था।
ओल्गा सूरीना, यीसी लियू। नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी, नानयांग एवेन्यू, सिंगापुर
अमूर्त (एब्स्ट्रैक्ट)
ईईजी (EEG) से भावना पहचान का उपयोग कई अनुप्रयोगों में किया जा सकता है क्योंकि यह हमें मानव के चेहरे के हाव-भाव, व्यवहार या मौखिक संचार की परवाह किए बिना "आंतरिक" भावना को जानने की अनुमति देता है। इस पत्र में, हमने अराउजल-वैलेंस इमोशन मॉडल का उपयोग करके एक नया फ्रैक्टल डाइमेंशन (FD) आधारित भावना पहचान एल्गोरिदम प्रस्तावित और वर्णित किया है। संबंधित मस्तिष्क लोब से रिकॉर्ड किए गए ईईजी सिग्नल से गणना किए गए एफडी (FD) मानों को 2D भावना मॉडल पर मैप किया जाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम हमें उन भावनाओं को पहचानने की अनुमति देता है जिन्हें उत्तेजना (अराउजल) और वैलेंस स्तरों द्वारा परिभाषित किया जा सकता है। भावनाओं की पहचान के लिए केवल 3 इलेक्ट्रोड की आवश्यकता होती है। ईईजी विश्लेषण और तुलना के लिए हिगुची और बॉक्स-काउंटिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था। उत्तेजना और वैलेंस स्तरों की पहचान के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिफायर का उपयोग किया गया था। प्रस्तावित विधि विषय पर निर्भर (सब्जेक्ट डिपेंडेंट) है। मानवीय भावनाओं को प्रेरित करने के लिए संगीत और ध्वनि उद्दीपनों के साथ प्रयोग किए गए। प्रयोगों में इंटरनेशनल अफेक्टिव डिजिटाइज्ड साउंड्स (IADS) डेटाबेस से साउंड क्लिप का उपयोग किया गया था।
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