ईईजी से भावना पहचान के लिए एक फ्रैक्टल-आधारित एल्गोरिदम का उत्साह-मानता मॉडल
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ओल्गा सोरिना, यिसी लियू। नान्यांग तकनीकी विश्वविद्यालय, नान्यांग एवे, सिंगापुर
सारांश
ईईजी से भावनाओं की पहचान कई अनुप्रयोगों में उपयोग की जा सकती है क्योंकि यह हमें मानव चेहरे की अभिव्यक्ति, व्यवहार या मौखिक संचार की परवाह किए बिना "अंदरूनी" भावना जानने की अनुमति देती है। इस पेपर में, हमने एक नई फ्रैक्टल आयाम (FD) आधारित भावनाओं की पहचान एल्गोरिदम का प्रस्ताव और विवरण दिया है जो एक उन्माद-वलेंस भावनात्मक मॉडल का उपयोग करता है। संबंधित मस्तिष्क लोब से रिकॉर्ड किया गया ईईजी सिग्नल से गणना किए गए FD मानों को 2D भावनात्मक मॉडल पर मैप किया जाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम हमें उन्माद और वलेंस स्तरों द्वारा परिभाषित की जा सकने वाली भावनाओं को पहचानने की अनुमति देता है। भावनाओं की पहचान के लिए केवल 3 इलेक्ट्रोड की आवश्यकता होती है। ईईजी विश्लेषण और तुलना के लिए हिगुची और बॉक्स-गिनती एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था। उन्माद और वलेंस स्तरों की पहचान के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन वर्गीकरणकर्ता को लागू किया गया था। प्रस्तावित विधि एक विषय-निर्भर विधि है। मानव भावनाओं को प्रेरित करने के लिए संगीत और ध्वनि उत्तेजनाओं के साथ प्रयोग किए गए थे। प्रयोगों में अंतर्राष्ट्रीय भावात्मक डिजिटल ध्वनियों (IADS) डेटाबेस से ध्वनि क्लिप का उपयोग किया गया था।
ओल्गा सोरिना, यिसी लियू। नान्यांग तकनीकी विश्वविद्यालय, नान्यांग एवे, सिंगापुर
सारांश
ईईजी से भावनाओं की पहचान कई अनुप्रयोगों में उपयोग की जा सकती है क्योंकि यह हमें मानव चेहरे की अभिव्यक्ति, व्यवहार या मौखिक संचार की परवाह किए बिना "अंदरूनी" भावना जानने की अनुमति देती है। इस पेपर में, हमने एक नई फ्रैक्टल आयाम (FD) आधारित भावनाओं की पहचान एल्गोरिदम का प्रस्ताव और विवरण दिया है जो एक उन्माद-वलेंस भावनात्मक मॉडल का उपयोग करता है। संबंधित मस्तिष्क लोब से रिकॉर्ड किया गया ईईजी सिग्नल से गणना किए गए FD मानों को 2D भावनात्मक मॉडल पर मैप किया जाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम हमें उन्माद और वलेंस स्तरों द्वारा परिभाषित की जा सकने वाली भावनाओं को पहचानने की अनुमति देता है। भावनाओं की पहचान के लिए केवल 3 इलेक्ट्रोड की आवश्यकता होती है। ईईजी विश्लेषण और तुलना के लिए हिगुची और बॉक्स-गिनती एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था। उन्माद और वलेंस स्तरों की पहचान के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन वर्गीकरणकर्ता को लागू किया गया था। प्रस्तावित विधि एक विषय-निर्भर विधि है। मानव भावनाओं को प्रेरित करने के लिए संगीत और ध्वनि उत्तेजनाओं के साथ प्रयोग किए गए थे। प्रयोगों में अंतर्राष्ट्रीय भावात्मक डिजिटल ध्वनियों (IADS) डेटाबेस से ध्वनि क्लिप का उपयोग किया गया था।
ओल्गा सोरिना, यिसी लियू। नान्यांग तकनीकी विश्वविद्यालय, नान्यांग एवे, सिंगापुर
सारांश
ईईजी से भावनाओं की पहचान कई अनुप्रयोगों में उपयोग की जा सकती है क्योंकि यह हमें मानव चेहरे की अभिव्यक्ति, व्यवहार या मौखिक संचार की परवाह किए बिना "अंदरूनी" भावना जानने की अनुमति देती है। इस पेपर में, हमने एक नई फ्रैक्टल आयाम (FD) आधारित भावनाओं की पहचान एल्गोरिदम का प्रस्ताव और विवरण दिया है जो एक उन्माद-वलेंस भावनात्मक मॉडल का उपयोग करता है। संबंधित मस्तिष्क लोब से रिकॉर्ड किया गया ईईजी सिग्नल से गणना किए गए FD मानों को 2D भावनात्मक मॉडल पर मैप किया जाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम हमें उन्माद और वलेंस स्तरों द्वारा परिभाषित की जा सकने वाली भावनाओं को पहचानने की अनुमति देता है। भावनाओं की पहचान के लिए केवल 3 इलेक्ट्रोड की आवश्यकता होती है। ईईजी विश्लेषण और तुलना के लिए हिगुची और बॉक्स-गिनती एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था। उन्माद और वलेंस स्तरों की पहचान के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन वर्गीकरणकर्ता को लागू किया गया था। प्रस्तावित विधि एक विषय-निर्भर विधि है। मानव भावनाओं को प्रेरित करने के लिए संगीत और ध्वनि उत्तेजनाओं के साथ प्रयोग किए गए थे। प्रयोगों में अंतर्राष्ट्रीय भावात्मक डिजिटल ध्वनियों (IADS) डेटाबेस से ध्वनि क्लिप का उपयोग किया गया था।
