論文の概要: Decoding Human Emotions: Analyzing Multi-Channel EEG Data using LSTM Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10328v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 18:10:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 18:03:34.474946
• Title: Decoding Human Emotions: Analyzing Multi-Channel EEG Data using LSTM Networks
• Title（参考訳）: 人間の感情をデコードする:LSTMネットワークを用いたマルチチャネル脳波データの解析
• Authors: Shyam K Sateesh, Sparsh BK, Uma D,
• Abstract要約: 本研究では、Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いて脳波信号を解析することにより、感情状態分類の予測精度を向上することを目的とする。 DEAPとして知られる多チャンネル脳波記録の一般的なデータセットを用いて、LSTMネットワークの特性を活用して、脳波信号データ内の時間的依存関係を処理する。 感情認識モデルの能力は, それぞれ89.89%, 90.33%, 90.70%, 90.54%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Emotion recognition from electroencephalogram (EEG) signals is a thriving field, particularly in neuroscience and Human-Computer Interaction (HCI). This study aims to understand and improve the predictive accuracy of emotional state classification through metrics such as valence, arousal, dominance, and likeness by applying a Long Short-Term Memory (LSTM) network to analyze EEG signals. Using a popular dataset of multi-channel EEG recordings known as DEAP, we look towards leveraging LSTM networks' properties to handle temporal dependencies within EEG signal data. This allows for a more comprehensive understanding and classification of emotional parameter states. We obtain accuracies of 89.89%, 90.33%, 90.70%, and 90.54% for arousal, valence, dominance, and likeness, respectively, demonstrating significant improvements in emotion recognition model capabilities. This paper elucidates the methodology and architectural specifics of our LSTM model and provides a benchmark analysis with existing papers.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号からの感情認識は、特に神経科学とヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)において繁栄する分野である。 本研究の目的は,脳波信号を解析するためにLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを適用することにより,原子価,覚醒度,支配度などの指標を用いて感情状態分類の予測精度を向上することである。 DEAPとして知られる多チャンネル脳波記録の一般的なデータセットを用いて、LSTMネットワークの特性を活用して、脳波信号データ内の時間的依存関係を処理する。 これにより、感情的パラメータ状態のより包括的な理解と分類が可能になる。 感情認識モデルの能力は, それぞれ89.89%, 90.33%, 90.70%, 90.54%であった。 本稿では,LSTMモデルの方法論とアーキテクチャを解明し,既存の論文のベンチマーク分析を行う。

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