論文の概要: Revealing the Self: Brainwave-Based Human Trait Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19041v1
- Date: Thu, 26 Dec 2024 03:27:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 17:24:25.109889
- Title: Revealing the Self: Brainwave-Based Human Trait Identification
- Title（参考訳）: 自己の発見:脳波に基づく人的行動の同定
- Authors: Md Mirajul Islam, Md Nahiyan Uddin, Maoyejatun Hasana, Debojit Pandit, Nafis Mahmud Rahman, Sriram Chellappan, Sami Azam, A. B. M. Alim Al Islam,
- Abstract要約: 本稿では,脳波データを用いて人間の特徴をリアルタイムで識別する新しい手法を提案する。
我々の分析は、いくつかの新しい洞察を明らかにし、多様な人間の特性を特定するための画期的な統一アプローチへと繋がった。
我々は,脳波データを用いたリアルタイムな特徴識別ソリューションを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.660113491122853
- License:
- Abstract: People exhibit unique emotional responses. In the same scenario, the emotional reactions of two individuals can be either similar or vastly different. For instance, consider one person's reaction to an invitation to smoke versus another person's response to a query about their sleep quality. The identification of these individual traits through the observation of common physical parameters opens the door to a wide range of applications, including psychological analysis, criminology, disease prediction, addiction control, and more. While there has been previous research in the fields of psychometrics, inertial sensors, computer vision, and audio analysis, this paper introduces a novel technique for identifying human traits in real time using brainwave data. To achieve this, we begin with an extensive study of brainwave data collected from 80 participants using a portable EEG headset. We also conduct a statistical analysis of the collected data utilizing box plots. Our analysis uncovers several new insights, leading us to a groundbreaking unified approach for identifying diverse human traits by leveraging machine learning techniques on EEG data. Our analysis demonstrates that this proposed solution achieves high accuracy. Moreover, we explore two deep-learning models to compare the performance of our solution. Consequently, we have developed an integrated, real-time trait identification solution using EEG data, based on the insights from our analysis. To validate our approach, we conducted a rigorous user evaluation with an additional 20 participants. The outcomes of this evaluation illustrate both high accuracy and favorable user ratings, emphasizing the robust potential of our proposed method to serve as a versatile solution for human trait identification.
- Abstract（参考訳）: 人々はユニークな感情的な反応を示します。
同じシナリオでは、2人の個人の感情的な反応は似ているか、大きく異なるかのどちらかである。
例えば、喫煙を招待する人の反応と、睡眠の質に関する質問に対する人の反応を考えてみましょう。
これらの特徴の同定は、共通の物理パラメータの観察を通じて、心理学的分析、犯罪学、疾患予測、中毒制御など、幅広い応用への扉を開く。
サイコメトリックス、慣性センサー、コンピュータビジョン、音声解析の分野ではこれまで研究されてきたが、脳波データを用いて人間の特徴をリアルタイムで識別する新しい手法を提案する。
そこで我々は,携帯型脳波ヘッドセットを用いて,80名の被験者から収集した脳波データを広範囲に研究することから始める。
また,ボックスプロットを用いて収集したデータの統計的解析を行う。
脳波データに機械学習技術を活用することによって、多様な人間の特性を識別する、画期的な統一アプローチが実現しました。
解析の結果,提案手法は精度が高いことがわかった。
さらに、ソリューションの性能を比較するために、2つのディープラーニングモデルについて検討する。
そこで我々は,脳波データを用いたリアルタイムな特徴識別ソリューションを開発した。
提案手法を検証するため,20名を追加して厳密なユーザ評価を行った。
この評価の結果は高い精度と良好なユーザ評価を示し、提案手法の頑健な可能性を強調し、ヒトの特徴識別のための汎用的なソリューションとして機能する。
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