Algoritma Berbasis Fraktal untuk Pengenalan Emosi dari EEG Menggunakan Model Arousal-Valence
Nuri Djavit
Diperbarui pada
6 Apr 2015
Algoritma Berbasis Fraktal untuk Pengenalan Emosi dari EEG Menggunakan Model Arousal-Valence
Nuri Djavit
Diperbarui pada
6 Apr 2015
Algoritma Berbasis Fraktal untuk Pengenalan Emosi dari EEG Menggunakan Model Arousal-Valence
Nuri Djavit
Diperbarui pada
6 Apr 2015
Olga Sourina, Yisi Liu.Universitas Teknologi Nanyang, Nanyang Ave, Singapura
Abstrak
Pengenalan emosi dari EEG dapat digunakan dalam banyak aplikasi karena memungkinkan kita untuk mengetahui emosi "dalam" tanpa memandang ekspresi wajah, perilaku, atau komunikasi verbal manusia. Dalam makalah ini, kami mengusulkan dan mendeskripsikan algoritma pengenalan emosi berbasis dimensi fraktal (FD) yang baru menggunakan model emosi Arousal-Valence. Nilai FD yang dihitung dari sinyal EEG yang direkam dari lobus otak yang sesuai dipetakan ke model emosi 2D. Algoritma yang diusulkan memungkinkan kita untuk mengenali emosi yang dapat didefinisikan oleh tingkat arousal dan valence. Hanya diperlukan 3 elektroda untuk pengenalan emosi tersebut. Algoritma Higuchi dan box-counting digunakan untuk analisis dan perbandingan EEG. Klasifikator Support Vector Machine diterapkan untuk pengenalan tingkat arousal dan valence. Metode yang diusulkan ini bersifat bergantung pada subjek. Eksperimen dengan stimulus musik dan suara untuk memicu emosi manusia telah direalisasikan. Klip suara dari database International Affective Digitized Sounds (IADS) digunakan dalam eksperimen ini.
Olga Sourina, Yisi Liu.Universitas Teknologi Nanyang, Nanyang Ave, Singapura
Abstrak
Pengenalan emosi dari EEG dapat digunakan dalam banyak aplikasi karena memungkinkan kita untuk mengetahui emosi "dalam" tanpa memandang ekspresi wajah, perilaku, atau komunikasi verbal manusia. Dalam makalah ini, kami mengusulkan dan mendeskripsikan algoritma pengenalan emosi berbasis dimensi fraktal (FD) yang baru menggunakan model emosi Arousal-Valence. Nilai FD yang dihitung dari sinyal EEG yang direkam dari lobus otak yang sesuai dipetakan ke model emosi 2D. Algoritma yang diusulkan memungkinkan kita untuk mengenali emosi yang dapat didefinisikan oleh tingkat arousal dan valence. Hanya diperlukan 3 elektroda untuk pengenalan emosi tersebut. Algoritma Higuchi dan box-counting digunakan untuk analisis dan perbandingan EEG. Klasifikator Support Vector Machine diterapkan untuk pengenalan tingkat arousal dan valence. Metode yang diusulkan ini bersifat bergantung pada subjek. Eksperimen dengan stimulus musik dan suara untuk memicu emosi manusia telah direalisasikan. Klip suara dari database International Affective Digitized Sounds (IADS) digunakan dalam eksperimen ini.
Olga Sourina, Yisi Liu.Universitas Teknologi Nanyang, Nanyang Ave, Singapura
Abstrak
Pengenalan emosi dari EEG dapat digunakan dalam banyak aplikasi karena memungkinkan kita untuk mengetahui emosi "dalam" tanpa memandang ekspresi wajah, perilaku, atau komunikasi verbal manusia. Dalam makalah ini, kami mengusulkan dan mendeskripsikan algoritma pengenalan emosi berbasis dimensi fraktal (FD) yang baru menggunakan model emosi Arousal-Valence. Nilai FD yang dihitung dari sinyal EEG yang direkam dari lobus otak yang sesuai dipetakan ke model emosi 2D. Algoritma yang diusulkan memungkinkan kita untuk mengenali emosi yang dapat didefinisikan oleh tingkat arousal dan valence. Hanya diperlukan 3 elektroda untuk pengenalan emosi tersebut. Algoritma Higuchi dan box-counting digunakan untuk analisis dan perbandingan EEG. Klasifikator Support Vector Machine diterapkan untuk pengenalan tingkat arousal dan valence. Metode yang diusulkan ini bersifat bergantung pada subjek. Eksperimen dengan stimulus musik dan suara untuk memicu emosi manusia telah direalisasikan. Klip suara dari database International Affective Digitized Sounds (IADS) digunakan dalam eksperimen ini.
Lanjutkan membaca