論文の概要: Emotion classification using EEG headset signals and Random Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22333v1
• Date: Fri, 26 Dec 2025 17:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.001204
• Title: Emotion classification using EEG headset signals and Random Forest
• Title（参考訳）: 脳波ヘッドセット信号とランダムフォレストを用いた感情分類
• Authors: Ricardo Vasquez, Diego Riofrío-Luzcando, Joe Carrion-Jumbo, Cesar Guevara,
• Abstract要約: 本研究では、脳波信号に基づいて人の感情を分類できるモデルを作成することを提案する。 その結果、幸福の97.21%、リラックスの76%、悲しみの76%が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotions are one of the important components of the human being, thus they are a valuable part of daily activities such as interaction with people, decision making and learning. For this reason, it is important to detect, recognize and understand emotions using computational systems to improve communication between people and machines, which would facilitate the ability of computers to understand the communication between humans. This study proposes the creation of a model that allows the classification of people's emotions based on their EEG signals, for which the brain-computer interface EMOTIV EPOC was used. This allowed the collection of electroencephalographic information from 50 people, all of whom were shown audiovisual resources that helped to provoke the desired mood. The information obtained was stored in a database for the generation of the model and the corresponding classification analysis. Random Forest model was created for emotion prediction (happiness, sadness and relaxation), based on the signals of any person. The results obtained were 97.21% accurate for happiness, 76% for relaxation and 76% for sadness. Finally, the model was used to generate a real-time emotion prediction algorithm; it captures the person's EEG signals, executes the generated algorithm and displays the result on the screen with the help of images representative of each emotion.
• Abstract（参考訳）: 感情は人間にとって重要な要素の1つであり、人々との交流、意思決定、学習といった日々の活動の貴重な部分である。 そのため、人と機械間のコミュニケーションを改善するために、コンピュータが人間間のコミュニケーションを理解できるように、コンピュータシステムを用いて感情を検出し、認識し、理解することが重要である。 本研究では,脳-コンピュータインタフェースEMOTIV EPOCを用いた脳波信号に基づいて人の感情を分類するモデルを提案する。 これにより、50人の脳波情報を収集することができ、全員が望まれる気分を刺激するオーディオ視覚リソースを提示された。 得られた情報は、モデルの生成とそれに対応する分類分析のためのデータベースに格納された。 ランダムフォレストモデル(Random Forest model)は、感情予測(幸福、悲しみ、リラックス)のために作られた。 その結果、幸福の97.21%、リラックスの76%、悲しみの76%が得られた。 最後に、モデルを用いてリアルタイム感情予測アルゴリズムを生成し、人の脳波信号をキャプチャし、生成されたアルゴリズムを実行し、各感情を表す画像の助けを借りてその結果を画面に表示する。

関連論文リスト

• Emotion Recognition Using Convolutional Neural Networks [11.243571725357823]
  我々は、ディープラーニングを用いて静止画像とリアルタイムビデオの両方に感情認識を適用することができる感情認識システムを開発した。 提案システムは2つの異なるデータセットでテストされ、80%以上の精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T20:08:32Z)
• Real-time EEG-based Emotion Recognition Model using Principal Component Analysis and Tree-based Models for Neurohumanities [0.0]
  本研究は,没入空間内における文脈の学習過程における情緒的モニタリングを取り入れたソリューションを提案する。 脳波に基づくリアルタイム感情検出システムは、特定の感情を解釈し分類するために開発された。 このシステムは、感情データをインタラクティブなプラットフォームに統合し、包括的で没入的な学習環境を構築することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T20:02:13Z)
• Language Models (Mostly) Do Not Consider Emotion Triggers When Predicting Emotion [87.18073195745914]
  人間の感情が感情の予測において有意であると考えられる特徴とどのように相関するかを検討する。 EmoTriggerを用いて、感情のトリガーを識別する大規模言語モデルの能力を評価する。 分析の結果、感情のトリガーは感情予測モデルにとって健全な特徴ではなく、様々な特徴と感情検出のタスクの間に複雑な相互作用があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T06:20:13Z)
• WEARS: Wearable Emotion AI with Real-time Sensor data [0.8740570557632509]
  スマートウォッチセンサを用いてユーザの感情を予測するシステムを提案する。 英語と地域語を併用した動画をリアルタイムに収集する枠組みを設計する。 また、心拍数、加速度計、ジャイロセンサーデータなどの特徴が気分に与える影響について、アブレーション調査を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T11:03:00Z)
• Emotion Analysis on EEG Signal Using Machine Learning and Neural Network [0.0]
  本研究の目的は,脳信号を用いた感情認識能力の向上である。 人間と機械の相互作用技術への様々なアプローチは長い間進行中であり、近年では脳信号を使って感情を自動的に理解することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T09:50:34Z)
• Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker Recognition and BERT-based models [53.31917090073727]
  本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。 本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T00:23:42Z)
• A Circular-Structured Representation for Visual Emotion Distribution Learning [82.89776298753661]
  視覚的感情分布学習に先立つ知識を活用するために,身近な円形構造表現を提案する。 具体的には、まず感情圏を構築し、その内にある感情状態を統一する。 提案した感情圏では、各感情分布は3つの属性で定義される感情ベクトルで表される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T14:53:27Z)
• Emotion pattern detection on facial videos using functional statistics [62.997667081978825]
  顔面筋運動の有意なパターンを抽出する機能的ANOVAに基づく手法を提案する。 感情群間の表現に時間的差があるかどうかを関数fテストを用いて判定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T08:31:08Z)
• Emotion Recognition System from Speech and Visual Information based on Convolutional Neural Networks [6.676572642463495]
  本研究では,感情を高精度かつリアルタイムに認識できるシステムを提案する。 音声認識システムの精度を高めるため、音声データも分析し、両情報源から得られる情報を融合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-29T22:09:46Z)
• Continuous Emotion Recognition via Deep Convolutional Autoencoder and Support Vector Regressor [70.2226417364135]
  マシンはユーザの感情状態を高い精度で認識できることが不可欠である。 ディープニューラルネットワークは感情を認識する上で大きな成功を収めている。 表情認識に基づく連続的感情認識のための新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T17:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。