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동향

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Improving BCI-based emotion recognition by combining EEG feature selection and kernel classifiers

2017-08-25 org.kosen.entty.User@1222cd68 장원두(cross1279)

분야

뇌공학,정보이론

발행기관

John Atkinson, Daniel Campos

발행일

2016년 4월

URL

http://ac.els-cdn.com/S0957417415007538/1-s2.0-S0957417415007538-main.

이 논문은 두피에서 측정된 뇌파로부터 피험자의 감정을 인식하는 것에 관한 연구를 다루고 있습니다. 기존의 많은 논문들이 2~4개의 감정을 분류하는 것을 다루고 있는 반면, 이 연구는 Arousal/ Valance 라는 두 개의 축을 가지고 보다 다양한 (최대25개) 감정을 분류하는 것을 그 목표로 하고 있습니다. 이를 위해, 다양한 통계적 방법들과 mRMR 을 사용하여 특징이 추출되었고, 패턴분류에는 SVM가 사용되었습니다. 그 결과, 최대 25개의 감정에 대해 chance-level 보다 높은 인식률을 보임으로써 다양한 감정의 인식이 가능함을 증명하였습니다. 이 논문은 뇌파 감정인식에 관한 최신 논문으로, 뇌공학자 뿐 아니라 다양한 분야의 공학자들에게 좋은 참고자료가 될 것으로 생각됩니다.
장원두

장원두(cross1279)

부경대학교

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