올가 수리나(Olga Sourina), 이시 류(Yisi Liu). 난양공과대학교(Nanyang Technological University), 난양 애비뉴, 싱가포르

초록

EEG(뇌전도)를 통한 감정 인식은 인간의 얼굴 표정, 행동 또는 언어적 의사소통과 관계없이 "내면의" 감정을 파악할 수 있게 해주므로 많은 애플리케이션에 사용될 수 있습니다. 본 논문에서는 각성-가치(Arousal-Valence) 감정 모델을 사용한 새로운 프랙탈 차원(FD) 기반 감정 인식 알고리즘을 제안하고 설명했습니다. 해당 뇌엽에서 기록된 EEG 신호로부터 계산된 FD 값은 2D 감정 모델에 매핑됩니다. 제안된 알고리즘을 통해 각성 및 가치 수준으로 정의될 수 있는 감정을 인식할 수 있습니다. 감정 인식을 위해 단 3개의 전극만 필요합니다. EEG 분석 및 비교를 위해 히구치(Higuchi) 및 박스 카운팅(box-counting) 알고리즘이 사용되었습니다. 각성 및 가치 수준 인식을 위해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 분류기가 적용되었습니다. 제안된 방법은 피험자 의존적인 방법입니다. 인간의 감정을 유도하기 위해 음악 및 소리 자극을 이용한 실험이 실현되었습니다. 실험에는 국제 정서 디지털 사운드(IADS) 데이터베이스의 사운드 클립이 사용되었습니다.

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