Notice bibliographique
Résumé
Emotion states greatly influence many areas in our daily lives, such as: learning, decision making and interaction with others. Therefore, the ability to detect and recognize one's emotional states is essential in intelligence Human Machine Interaction (HMI). The aim of this study was to develop a new system that can sense and communicate emotion changes expressed by the Central Nervous System (CNS) through the use of EEG signals. More specifically, this study was carried out to develop an EEG-based subject-dependent affect recognition system to quantitatively measure and categorize three affect states: Positively excited, neutral and negatively excited. In this paper, we discussed implementation issues associated with each key stage of a fully automated affect recognition system: emotion elicitation protocol, feature extraction and classification. EEG recordings from 5 subjects with IAPS images as stimuli from the eNTERFACE06 database were used for simulation purposes. Discriminating features were extracted in both time and frequency domains (statistical, narrow-band, HOC, and wavelet entropy) to better understand the oscillatory nature of the brain waves. Through the use of k Nearest Neighbor classifier (kNN), we obtained mean correct classification rates of 90.77% on the three emotion classes when K equals 5. This demonstrated the feasibility of brain waves as a mean to categorize a user's emotion state. Secondly, we also assessed the suitability of commercially available EEG headsets such as Emotive Epoc for emotion recognition applications. This study was carried out by comparing the sensor location, signal integrity with those of Biosemi Active II. A new set of recognition performance was presented with reduced number of channels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».