Olga Sourina, Yisi Liu.南洋理工大學，南洋大道，新加坡

摘要

基於腦電圖（EEG）的情緒識別可應用於許多領域，因為它能讓我們無視人類的面部表情、行為或言語交流，從而了解「內在」情緒。在本文中，我們提出並描述了一種全新的基於分形維度（FD）的情緒識別算法，該算法採用了喚醒度-效價（Arousal-Valence）情緒模型。從相應大腦葉記錄的腦電信號計算出的分形維度值，會被映射到二維情緒模型中。所提出的算法使我們能夠識別由喚醒度和效價水平所定義的情緒。情緒識別僅需要3個電極。Higuchi和盒計數（box-counting）算法被用於腦電圖的分析與比較。支持向量機（SVM）分類器被應用於喚醒度和效價水平的識別。所提出的方法是一項依賴於受試者的技術。我們進行了利用音樂和聲音刺激來誘發人類情緒的實驗。實驗中使用了來自國際情感數位化聲音（IADS）數據庫的音頻剪輯。

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