論文の概要: Hybrid Quantum Deep Learning Model for Emotion Detection using raw EEG Signal Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17715v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 17:44:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 04:14:34.111351
• Title: Hybrid Quantum Deep Learning Model for Emotion Detection using raw EEG Signal Analysis
• Title（参考訳）: 生脳波信号解析を用いた感情検出のためのハイブリッド量子ディープラーニングモデル
• Authors: Ali Asgar Chandanwala, Srutakirti Bhowmik, Parna Chaudhury, Sheena Christabel Pravin,
• Abstract要約: 本研究は、感情認識のためのハイブリッド量子深層学習技術を提案する。 従来の脳波に基づく感情認識技術はノイズと高次元データ複雑さによって制限される。 このモデルは、リアルタイムアプリケーションと将来の研究におけるマルチクラス分類のために拡張される予定である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Applications in behavioural research, human-computer interaction, and mental health depend on the ability to recognize emotions. In order to improve the accuracy of emotion recognition using electroencephalography (EEG) data, this work presents a hybrid quantum deep learning technique. Conventional EEG-based emotion recognition techniques are limited by noise and high-dimensional data complexity, which make feature extraction difficult. To tackle these issues, our method combines traditional deep learning classification with quantum-enhanced feature extraction. To identify important brain wave patterns, Bandpass filtering and Welch method are used as preprocessing techniques on EEG data. Intricate inter-band interactions that are essential for determining emotional states are captured by mapping frequency band power attributes (delta, theta, alpha, and beta) to quantum representations. Entanglement and rotation gates are used in a hybrid quantum circuit to maximize the model's sensitivity to EEG patterns associated with different emotions. Promising results from evaluation on a test dataset indicate the model's potential for accurate emotion recognition. The model will be extended for real-time applications and multi-class categorization in future study, which could improve EEG-based mental health screening instruments. This method offers a promising tool for applications in adaptive human-computer systems and mental health monitoring by showcasing the possibilities of fusing traditional deep learning with quantum processing for reliable, scalable emotion recognition.
• Abstract（参考訳）: 行動研究、人間とコンピュータの相互作用、メンタルヘルスの応用は、感情を認識する能力に依存する。 脳波(EEG)データを用いた感情認識の精度を向上させるため、この研究はハイブリッド量子深層学習技術を提案する。 従来の脳波に基づく感情認識技術はノイズや高次元データの複雑さによって制限されており、特徴抽出が困難である。 これらの課題に対処するために,従来のディープラーニング分類と量子化特徴抽出を組み合わせた手法を提案する。 重要な脳波パターンを特定するため、Bandpass filtering and Welch method が脳波データの事前処理技術として用いられている。 感情状態を決定するのに不可欠な複雑なバンド間相互作用は、周波数帯域パワー特性(デルタ、セタ、アルファ、ベータ)を量子表現にマッピングすることで得られる。 エンタングルメントと回転ゲートは、異なる感情に関連する脳波パターンに対するモデルの感度を最大化するために、ハイブリッド量子回路で使用される。 テストデータセットの評価結果から、モデルの正確な感情認識の可能性を示す。 このモデルは、脳波ベースのメンタルヘルススクリーニング機器を改善するために、リアルタイムアプリケーションと、将来の研究におけるマルチクラス分類のために拡張される予定である。 この方法は、従来の深層学習を量子処理で融合させ、信頼性が高くスケーラブルな感情認識を実現する可能性を示すことで、適応型コンピュータシステムやメンタルヘルスモニタリングの応用に有望なツールを提供する。

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