挑戰您的記憶力！在Emotiv App中玩新的N-Back遊戲
從EEG使用喚起-效價模型的情感識別基於分形的算法
分享：
奧爾加·蘇琳娜，劉藝思。南洋理工大學，南洋大道，新加坡
摘要
來自腦電圖（EEG）的情緒識別可以用於許多應用，因為它可以讓我們了解“內在”情緒，而不受人類面部表情、行為或口頭交流的影響。在本文中，我們提出並描述了一種基於分形維度（FD）的新穎情緒識別算法，使用喚起-價值（Arousal-Valence）情緒模型。從相應的腦葉記錄的EEG信號計算得出的FD值被映射到2D情緒模型。所提出的算法允許我們識別可以由喚起和價值水平定義的情緒。情緒識別只需要三個電極。高吉和箱計數算法被用於腦電圖分析和比較。支援向量機分類器被應用於喚起和價值水平識別。所提出的方法是依賴於主體的。使用音樂和聲音刺激誘發人類情緒的實驗已經實現。國際情感數碼聲音（IADS）數據庫中的聲音片段被用於實驗。
奧爾加·蘇琳娜，劉藝思。南洋理工大學，南洋大道，新加坡
摘要
來自腦電圖（EEG）的情緒識別可以用於許多應用，因為它可以讓我們了解“內在”情緒，而不受人類面部表情、行為或口頭交流的影響。在本文中，我們提出並描述了一種基於分形維度（FD）的新穎情緒識別算法，使用喚起-價值（Arousal-Valence）情緒模型。從相應的腦葉記錄的EEG信號計算得出的FD值被映射到2D情緒模型。所提出的算法允許我們識別可以由喚起和價值水平定義的情緒。情緒識別只需要三個電極。高吉和箱計數算法被用於腦電圖分析和比較。支援向量機分類器被應用於喚起和價值水平識別。所提出的方法是依賴於主體的。使用音樂和聲音刺激誘發人類情緒的實驗已經實現。國際情感數碼聲音（IADS）數據庫中的聲音片段被用於實驗。
奧爾加·蘇琳娜，劉藝思。南洋理工大學，南洋大道，新加坡
摘要
來自腦電圖（EEG）的情緒識別可以用於許多應用，因為它可以讓我們了解“內在”情緒，而不受人類面部表情、行為或口頭交流的影響。在本文中，我們提出並描述了一種基於分形維度（FD）的新穎情緒識別算法，使用喚起-價值（Arousal-Valence）情緒模型。從相應的腦葉記錄的EEG信號計算得出的FD值被映射到2D情緒模型。所提出的算法允許我們識別可以由喚起和價值水平定義的情緒。情緒識別只需要三個電極。高吉和箱計數算法被用於腦電圖分析和比較。支援向量機分類器被應用於喚起和價值水平識別。所提出的方法是依賴於主體的。使用音樂和聲音刺激誘發人類情緒的實驗已經實現。國際情感數碼聲音（IADS）數據庫中的聲音片段被用於實驗。
