基于分形的情感识别算法：使用唤醒-情感模型从脑电图提取情感
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奥尔加·索里娜，刘怡思。南洋理工大学，新加坡南洋大道
摘要
脑电图（EEG）中的情感识别可以在许多应用中使用，因为它使我们能够了解“内在”情感，而不受人类面部表情、行为或语言沟通的影响。在本文中，我们提出并描述了一种基于分形维数（FD）的新型情感识别算法，使用唤醒-价值情感模型。根据从相应大脑叶记录的EEG信号计算的FD值被映射到二维情感模型中。所提出的算法允许我们识别可以通过唤醒和值得水平来定义的情感。情感识别只需3个电极。采用了Higuchi和盒计数算法进行EEG分析和比较。支持向量机分类器被应用于唤醒和值得水平的识别。所提出的方法是一个依赖于主体的方法。通过音乐和声音刺激来诱发人类情感的实验已经实现。实验中使用了国际情感数字声音（IADS）数据库中的声音片段。
奥尔加·索里娜，刘怡思。南洋理工大学，新加坡南洋大道
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脑电图（EEG）中的情感识别可以在许多应用中使用，因为它使我们能够了解“内在”情感，而不受人类面部表情、行为或语言沟通的影响。在本文中，我们提出并描述了一种基于分形维数（FD）的新型情感识别算法，使用唤醒-价值情感模型。根据从相应大脑叶记录的EEG信号计算的FD值被映射到二维情感模型中。所提出的算法允许我们识别可以通过唤醒和值得水平来定义的情感。情感识别只需3个电极。采用了Higuchi和盒计数算法进行EEG分析和比较。支持向量机分类器被应用于唤醒和值得水平的识别。所提出的方法是一个依赖于主体的方法。通过音乐和声音刺激来诱发人类情感的实验已经实现。实验中使用了国际情感数字声音（IADS）数据库中的声音片段。
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脑电图（EEG）中的情感识别可以在许多应用中使用，因为它使我们能够了解“内在”情感，而不受人类面部表情、行为或语言沟通的影响。在本文中，我们提出并描述了一种基于分形维数（FD）的新型情感识别算法，使用唤醒-价值情感模型。根据从相应大脑叶记录的EEG信号计算的FD值被映射到二维情感模型中。所提出的算法允许我们识别可以通过唤醒和值得水平来定义的情感。情感识别只需3个电极。采用了Higuchi和盒计数算法进行EEG分析和比较。支持向量机分类器被应用于唤醒和值得水平的识别。所提出的方法是一个依赖于主体的方法。通过音乐和声音刺激来诱发人类情感的实验已经实现。实验中使用了国际情感数字声音（IADS）数据库中的声音片段。
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