정서 인식을 위한 프랙탈 기반 알고리즘: 각성-감정 모델을 이용한 뇌파 데이터 분석
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올가 소리나, 이시 리우. 난양 기술 대학교, 난양 애브, 싱가포르
초록
EEG로부터의 감정 인식은 인간의 표정, 행동 또는 언어적 의사소통에 관계없이 "내부" 감정을 알 수 있게 해주기 때문에 많은 응용프로그램에서 사용할 수 있습니다. 본 논문에서는 각성과 가치의 감정 모델을 사용한 새로운 프랙탈 차원(FD) 기반 감정 인식 알고리즘을 제안하고 설명하였습니다. 해당 뇌엽에서 기록된 EEG 신호로부터 계산된 FD 값은 2D 감정 모델에 매핑됩니다. 제안된 알고리즘은 각성과 가치 수준에 의해 정의될 수 있는 감정을 인식할 수 있게 해줍니다. 감정 인식에는 단 3개의 전극만 필요합니다. 휴기 및 박스 카운팅 알고리즘이 EEG 분석 및 비교에 사용되었습니다. 각성과 가치 수준 인식을 위해 지원 벡터 머신 분류기가 적용되었습니다. 제안된 방법은 주관적인 방법입니다. 인간의 감정을 유도하기 위한 음악 및 소리 자극을 사용한 실험이 수행되었습니다. 실험에서는 국제 정서 디지털 사운드(IADS) 데이터베이스의 사운드 클립이 사용되었습니다.
올가 소리나, 이시 리우. 난양 기술 대학교, 난양 애브, 싱가포르
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EEG로부터의 감정 인식은 인간의 표정, 행동 또는 언어적 의사소통에 관계없이 "내부" 감정을 알 수 있게 해주기 때문에 많은 응용프로그램에서 사용할 수 있습니다. 본 논문에서는 각성과 가치의 감정 모델을 사용한 새로운 프랙탈 차원(FD) 기반 감정 인식 알고리즘을 제안하고 설명하였습니다. 해당 뇌엽에서 기록된 EEG 신호로부터 계산된 FD 값은 2D 감정 모델에 매핑됩니다. 제안된 알고리즘은 각성과 가치 수준에 의해 정의될 수 있는 감정을 인식할 수 있게 해줍니다. 감정 인식에는 단 3개의 전극만 필요합니다. 휴기 및 박스 카운팅 알고리즘이 EEG 분석 및 비교에 사용되었습니다. 각성과 가치 수준 인식을 위해 지원 벡터 머신 분류기가 적용되었습니다. 제안된 방법은 주관적인 방법입니다. 인간의 감정을 유도하기 위한 음악 및 소리 자극을 사용한 실험이 수행되었습니다. 실험에서는 국제 정서 디지털 사운드(IADS) 데이터베이스의 사운드 클립이 사용되었습니다.
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