論文の概要: A Survey on Physiological Signal Based Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10466v1
• Date: Fri, 20 May 2022 23:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-05 20:13:51.530500
• Title: A Survey on Physiological Signal Based Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 生理的信号に基づく感情認識に関する調査
• Authors: Zeeshan Ahmad, Naimul Khan
• Abstract要約: 生理的信号に基づく感情認識に関する既存のレビュー論文は、感情認識のワークフローに関わる通常のステップのみを調査した。 本稿では、物体間データ分散が感情認識に与える影響、感情認識のための重要なデータアノテーション技術とその比較、各生理的信号に対するデータ前処理技術、感情認識モデルの一般化を改善するデータ分割技術および異なるマルチモーダル融合技術とその比較について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physiological Signals are the most reliable form of signals for emotion recognition, as they cannot be controlled deliberately by the subject. Existing review papers on emotion recognition based on physiological signals surveyed only the regular steps involved in the workflow of emotion recognition such as preprocessing, feature extraction, and classification. While these are important steps, such steps are required for any signal processing application. Emotion recognition poses its own set of challenges that are very important to address for a robust system. Thus, to bridge the gap in the existing literature, in this paper, we review the effect of inter-subject data variance on emotion recognition, important data annotation techniques for emotion recognition and their comparison, data preprocessing techniques for each physiological signal, data splitting techniques for improving the generalization of emotion recognition models and different multimodal fusion techniques and their comparison. Finally we discuss key challenges and future directions in this field.
• Abstract（参考訳）: 生理学的信号は、被験者によって意図的に制御できないため、感情認識のための最も信頼できる信号である。 生理的信号に基づく感情認識に関する既存のレビュー論文は、前処理、特徴抽出、分類などの感情認識のワークフローに関わる通常のステップのみを調査した。 これらは重要なステップであるが、信号処理アプリケーションではそのようなステップが必要である。 感情認識は、強固なシステムに対処する上で非常に重要な、独自の課題を提起します。 そこで,既存の文献のギャップを埋めるために,本論文では,感情認識におけるオブジェクト間データ分散の効果,感情認識における重要なデータアノテーション技術とその比較,各生理的信号に対するデータ前処理技術,感情認識モデルの一般化と異なるマルチモーダル融合技術とその比較について概説する。 最後に,この分野における課題と今後の方向性について考察する。

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