Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv
Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv
Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv
Một Thuật Toán Dựa Trên Fractal Để Nhận Dạng Cảm Xúc Từ EEG Sử Dụng Mô Hình Arousal-Valence
Chia sẻ:
Olga Sourina, Yisi Liu.Trường Đại học Công nghệ Nanyang, Đại lộ Nanyang, Singapore
Tóm tắt
Nhận diện cảm xúc từ EEG có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng vì nó cho phép chúng ta biết về cảm xúc “nội tâm” bất kể biểu cảm khuôn mặt, hành vi hay giao tiếp bằng lời của con người. Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất và mô tả một thuật toán nhận diện cảm xúc dựa trên kích thước phân fractal (FD) mới, sử dụng mô hình cảm xúc Arousal-Valence. Các giá trị FD được tính từ tín hiệu EEG ghi lại từ các thùy não tương ứng được ánh xạ vào mô hình cảm xúc 2D. Thuật toán được đề xuất cho phép chúng tôi nhận diện các cảm xúc có thể được xác định bởi các mức độ kích thích và giá trị. Chỉ cần 3 điện cực cho việc nhận diện cảm xúc. Các thuật toán Higuchi và box-counting đã được sử dụng cho phân tích và so sánh EEG. Bộ phân loại Vector Hỗ trợ đã được áp dụng để nhận diện các mức độ kích thích và giá trị. Phương pháp được đề xuất là phụ thuộc vào đối tượng. Các thử nghiệm với âm nhạc và kích thích âm thanh để khơi gợi cảm xúc con người đã được thực hiện. Các đoạn âm thanh từ cơ sở dữ liệu Âm thanh số hóa cảm xúc Quốc tế (IADS) đã được sử dụng trong các thử nghiệm.
Olga Sourina, Yisi Liu.Trường Đại học Công nghệ Nanyang, Đại lộ Nanyang, Singapore
Tóm tắt
Nhận diện cảm xúc từ EEG có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng vì nó cho phép chúng ta biết về cảm xúc “nội tâm” bất kể biểu cảm khuôn mặt, hành vi hay giao tiếp bằng lời của con người. Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất và mô tả một thuật toán nhận diện cảm xúc dựa trên kích thước phân fractal (FD) mới, sử dụng mô hình cảm xúc Arousal-Valence. Các giá trị FD được tính từ tín hiệu EEG ghi lại từ các thùy não tương ứng được ánh xạ vào mô hình cảm xúc 2D. Thuật toán được đề xuất cho phép chúng tôi nhận diện các cảm xúc có thể được xác định bởi các mức độ kích thích và giá trị. Chỉ cần 3 điện cực cho việc nhận diện cảm xúc. Các thuật toán Higuchi và box-counting đã được sử dụng cho phân tích và so sánh EEG. Bộ phân loại Vector Hỗ trợ đã được áp dụng để nhận diện các mức độ kích thích và giá trị. Phương pháp được đề xuất là phụ thuộc vào đối tượng. Các thử nghiệm với âm nhạc và kích thích âm thanh để khơi gợi cảm xúc con người đã được thực hiện. Các đoạn âm thanh từ cơ sở dữ liệu Âm thanh số hóa cảm xúc Quốc tế (IADS) đã được sử dụng trong các thử nghiệm.
Olga Sourina, Yisi Liu.Trường Đại học Công nghệ Nanyang, Đại lộ Nanyang, Singapore
Tóm tắt
Nhận diện cảm xúc từ EEG có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng vì nó cho phép chúng ta biết về cảm xúc “nội tâm” bất kể biểu cảm khuôn mặt, hành vi hay giao tiếp bằng lời của con người. Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất và mô tả một thuật toán nhận diện cảm xúc dựa trên kích thước phân fractal (FD) mới, sử dụng mô hình cảm xúc Arousal-Valence. Các giá trị FD được tính từ tín hiệu EEG ghi lại từ các thùy não tương ứng được ánh xạ vào mô hình cảm xúc 2D. Thuật toán được đề xuất cho phép chúng tôi nhận diện các cảm xúc có thể được xác định bởi các mức độ kích thích và giá trị. Chỉ cần 3 điện cực cho việc nhận diện cảm xúc. Các thuật toán Higuchi và box-counting đã được sử dụng cho phân tích và so sánh EEG. Bộ phân loại Vector Hỗ trợ đã được áp dụng để nhận diện các mức độ kích thích và giá trị. Phương pháp được đề xuất là phụ thuộc vào đối tượng. Các thử nghiệm với âm nhạc và kích thích âm thanh để khơi gợi cảm xúc con người đã được thực hiện. Các đoạn âm thanh từ cơ sở dữ liệu Âm thanh số hóa cảm xúc Quốc tế (IADS) đã được sử dụng trong các thử nghiệm.
