論文の概要: Inter Subject Emotion Recognition Using Spatio-Temporal Features From EEG Signal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19379v1
• Date: Sat, 27 May 2023 07:43:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 19:46:23.176041
• Title: Inter Subject Emotion Recognition Using Spatio-Temporal Features From EEG Signal
• Title（参考訳）: 時空間的特徴を用いた脳波信号からの主題間感情認識
• Authors: Mohammad Asif, Diya Srivastava, Aditya Gupta, Uma Shanker Tiwary
• Abstract要約: この研究は、脳波信号から感情を独立して分類する、簡単に実装できる感情認識モデルに関するものである。 このモデルは、感情を分類するために、CNNの正規層、深さ層、分離可能な畳み込み層の組み合わせである。 精度は73.04%だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.316570025748204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inter-subject or subject-independent emotion recognition has been a challenging task in affective computing. This work is about an easy-to-implement emotion recognition model that classifies emotions from EEG signals subject independently. It is based on the famous EEGNet architecture, which is used in EEG-related BCIs. We used the Dataset on Emotion using Naturalistic Stimuli (DENS) dataset. The dataset contains the Emotional Events -- the precise information of the emotion timings that participants felt. The model is a combination of regular, depthwise and separable convolution layers of CNN to classify the emotions. The model has the capacity to learn the spatial features of the EEG channels and the temporal features of the EEG signals variability with time. The model is evaluated for the valence space ratings. The model achieved an accuracy of 73.04%.
• Abstract（参考訳）: 物体間または対象非依存の感情認識は、感情コンピューティングにおいて難しい課題である。 この研究は、脳波信号から感情を独立して分類する、簡単に実装できる感情認識モデルに関するものである。 これは、EEG関連のBCIで使用される有名なEEGNetアーキテクチャに基づいている。 自然性刺激(DENS)データセットを用いた感情データを用いた。 データセットには、参加者が感じた感情のタイミングの正確な情報である感情イベントが含まれている。 このモデルは、感情を分類するためにcnnの規則的、深さ的、分離可能な畳み込み層の組み合わせである。 このモデルでは、脳波チャネルの空間的特徴と、時間とともに変化する脳波信号の時間的特徴を学習することができる。 モデルは原子価空間評価で評価される。 このモデルは73.04%の精度を達成した。

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