Tantang ingatan Anda! Mainkan permainan N-Back baru di Aplikasi Emotiv
Tantang ingatan Anda! Mainkan permainan N-Back baru di Aplikasi Emotiv
Algoritma Berbasis Fraktal untuk Pengenalan Emosi dari EEG Menggunakan Model Arousal-Valence
Bagikan:
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 'batin' terlepas dari ekspresi wajah manusia, perilaku, atau komunikasi verbal. Dalam makalah ini, kami mengusulkan dan menggambarkan 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 bersangkutan dipetakan ke model emosi 2D. Algoritma yang diusulkan memungkinkan kita untuk mengenali emosi yang dapat didefinisikan oleh tingkat arousal dan valence. Hanya 3 elektrode yang diperlukan untuk pengenalan emosi. Algoritma Higuchi dan penghitungan kotak digunakan untuk analisis dan perbandingan EEG. Klasifier Support Vector Machine diterapkan untuk pengenalan tingkat arousal dan valence. Metode yang diusulkan adalah bergantung pada subjek. Eksperimen dengan musik dan rangsangan suara untuk memicu emosi manusia telah dilakukan. Klip suara dari database Suara Digitalkan Afectif Internasional (IADS) digunakan dalam eksperimen.
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 'batin' terlepas dari ekspresi wajah manusia, perilaku, atau komunikasi verbal. Dalam makalah ini, kami mengusulkan dan menggambarkan 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 bersangkutan dipetakan ke model emosi 2D. Algoritma yang diusulkan memungkinkan kita untuk mengenali emosi yang dapat didefinisikan oleh tingkat arousal dan valence. Hanya 3 elektrode yang diperlukan untuk pengenalan emosi. Algoritma Higuchi dan penghitungan kotak digunakan untuk analisis dan perbandingan EEG. Klasifier Support Vector Machine diterapkan untuk pengenalan tingkat arousal dan valence. Metode yang diusulkan adalah bergantung pada subjek. Eksperimen dengan musik dan rangsangan suara untuk memicu emosi manusia telah dilakukan. Klip suara dari database Suara Digitalkan Afectif Internasional (IADS) digunakan dalam eksperimen.
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 'batin' terlepas dari ekspresi wajah manusia, perilaku, atau komunikasi verbal. Dalam makalah ini, kami mengusulkan dan menggambarkan 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 bersangkutan dipetakan ke model emosi 2D. Algoritma yang diusulkan memungkinkan kita untuk mengenali emosi yang dapat didefinisikan oleh tingkat arousal dan valence. Hanya 3 elektrode yang diperlukan untuk pengenalan emosi. Algoritma Higuchi dan penghitungan kotak digunakan untuk analisis dan perbandingan EEG. Klasifier Support Vector Machine diterapkan untuk pengenalan tingkat arousal dan valence. Metode yang diusulkan adalah bergantung pada subjek. Eksperimen dengan musik dan rangsangan suara untuk memicu emosi manusia telah dilakukan. Klip suara dari database Suara Digitalkan Afectif Internasional (IADS) digunakan dalam eksperimen.
