論文の概要: Complex Emotion Recognition System using basic emotions via Facial Expression, EEG, and ECG Signals: a review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07493v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 05:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 20:50:00.486278
• Title: Complex Emotion Recognition System using basic emotions via Facial Expression, EEG, and ECG Signals: a review
• Title（参考訳）: 表情・脳波・心電図信号を用いた複合感情認識システムの検討
• Authors: Javad Hassannataj Joloudari, Mohammad Maftoun, Bahareh Nakisa, Roohallah Alizadehsani, Meisam Yadollahzadeh-Tabari,
• Abstract要約: 複雑な感情認識システム(CERS)は、表現された基本的な感情、それらの相互関係、そして動的変動の組合せを調べることによって、複雑な感情状態を解読する。 複雑な感情を識別するAIシステムの開発は、感情的コンピューティングに重要な意味を持つ重要な課題となっている。 心電図(ECG)や脳電図(EEG)などの生理的シグナルを取り入れることで、CERSを顕著に増強することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8310098790941458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Complex Emotion Recognition System (CERS) deciphers complex emotional states by examining combinations of basic emotions expressed, their interconnections, and the dynamic variations. Through the utilization of advanced algorithms, CERS provides profound insights into emotional dynamics, facilitating a nuanced understanding and customized responses. The attainment of such a level of emotional recognition in machines necessitates the knowledge distillation and the comprehension of novel concepts akin to human cognition. The development of AI systems for discerning complex emotions poses a substantial challenge with significant implications for affective computing. Furthermore, obtaining a sizable dataset for CERS proves to be a daunting task due to the intricacies involved in capturing subtle emotions, necessitating specialized methods for data collection and processing. Incorporating physiological signals such as Electrocardiogram (ECG) and Electroencephalogram (EEG) can notably enhance CERS by furnishing valuable insights into the user's emotional state, enhancing the quality of datasets, and fortifying system dependability. A comprehensive literature review was conducted in this study to assess the efficacy of machine learning, deep learning, and meta-learning approaches in both basic and complex emotion recognition utilizing EEG, ECG signals, and facial expression datasets. The chosen research papers offer perspectives on potential applications, clinical implications, and results of CERSs, with the objective of promoting their acceptance and integration into clinical decision-making processes. This study highlights research gaps and challenges in understanding CERSs, encouraging further investigation by relevant studies and organizations. Lastly, the significance of meta-learning approaches in improving CERS performance and guiding future research endeavors is underscored.
• Abstract（参考訳）: 複雑な感情認識システム(CERS)は、表現された基本的な感情、それらの相互関係、そして動的変動の組合せを調べることによって、複雑な感情状態を解読する。 高度なアルゴリズムの利用を通じて、CERSは感情力学の深い洞察を与え、微妙な理解とカスタマイズされた応答を促進する。 機械におけるそのような感情認識のレベルを達成するには、知識の蒸留と人間の認知に似た新しい概念の理解が必要である。 複雑な感情を識別するAIシステムの開発は、感情的コンピューティングに重要な意味を持つ重要な課題となっている。 さらに、CERSの膨大なデータセットを取得することは、微妙な感情を捉え、データ収集と処理に特別な方法を必要とするという複雑さのために、大変な作業であることが証明されている。 心電図 (ECG) や脳波 (EEG) などの生理的信号を組み込むことによって, ユーザの感情状態に対する貴重な洞察を与え, データセットの品質を高め, システムの信頼性を高めることで, CERSを著しく向上させることができる。 本研究では,脳波,心電図信号,表情データセットを用いた基礎的・複雑な感情認識において,機械学習,深層学習,メタラーニングのアプローチの有効性を評価するため,総合的な文献レビューを行った。 選択された研究論文は、臨床意思決定プロセスへの受容と統合を促進することを目的として、CERSの潜在的な応用、臨床的含意、および結果に関する視点を提供する。 本研究は、CERSの理解における研究ギャップと課題を強調し、関連する研究や組織によるさらなる調査を奨励する。 最後に,CERSの性能向上と今後の研究の指導におけるメタラーニング手法の重要性について述べる。

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