論文の概要: Multiscale Fractal Analysis on EEG Signals for Music-Induced Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16310v3
• Date: Mon, 13 Dec 2021 01:58:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-01 17:38:03.665473
• Title: Multiscale Fractal Analysis on EEG Signals for Music-Induced Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 音楽誘発感情認識のための脳波信号のマルチスケールフラクタル解析
• Authors: Kleanthis Avramidis, Athanasia Zlatintsi, Christos Garoufis, Petros Maragos
• Abstract要約: 我々はマルチフラクタル解析を用いて、変動の有無や主要な周波数帯域に沿った断片化の程度の観点から、脳波信号の挙動を調べる。 感情関連特徴を抽出するために,マルチスケールフラクタル次元とマルチフラクタル遅延ゆらぎ解析に基づく2つの新しいアルゴリズムを用いて脳波解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.726185927120355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion Recognition from EEG signals has long been researched as it can assist numerous medical and rehabilitative applications. However, their complex and noisy structure has proven to be a serious barrier for traditional modeling methods. In this paper, we employ multifractal analysis to examine the behavior of EEG signals in terms of presence of fluctuations and the degree of fragmentation along their major frequency bands, for the task of emotion recognition. In order to extract emotion-related features we utilize two novel algorithms for EEG analysis, based on Multiscale Fractal Dimension and Multifractal Detrended Fluctuation Analysis. The proposed feature extraction methods perform efficiently, surpassing some widely used baseline features on the competitive DEAP dataset, indicating that multifractal analysis could serve as basis for the development of robust models for affective state recognition.
• Abstract（参考訳）: 脳波信号からの感情認識は、医療やリハビリテーションの多くの応用に役立つため、長い間研究されてきた。 しかし、その複雑でノイズの多い構造は、伝統的なモデリング手法にとって深刻な障壁であることが証明されている。 本稿では,マルチフラクタル解析を用いて,脳波信号の変動の有無と,その周波数帯に沿った断片化の程度を,感情認識の課題として検討する。 感情関連特徴を抽出するために,多スケールフラクタル次元と多重フラクタルデトレッドゆらぎ解析に基づく脳波解析に2つの新しいアルゴリズムを用いる。 提案する特徴抽出手法は,競合deapデータセット上で広く使用されている基本特徴を上回り,多フラクタル解析が情緒的状態認識のためのロバストモデルの開発の基礎となることを示唆する。

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