GameEmo-CapsNet: Emotion Recognition from Single-Channel EEG Signals Using the 1D Capsule Networks
Notice bibliographique
Résumé
Human emotion recognition with machine learning methods through electroencephalographic (EEG) signals has become a highly interesting subject for researchers. Although it is simple to define emotions that can be expressed physically such as speech, facial expressions, and gestures, it is more difficult to define psychological emotions that are expressed internally. The most important stimuli in revealing inner emotions are aural and visual stimuli. In this study, EEG signals using both aural and visual stimuli were examined and emotions were evaluated in both binary and multi-class emotion recognitions models. A general emotion recognition model was proposed for non-subject-based classification. Unlike in previous studies, a subject-based testing was performed for the first time in the literature. Capsule Networks, a new neural network model, has been developed for binary and multi-class emotion recognition. In the proposed method, a novel fusion strategy was introduced for binary-class emotion recognition and the model was tested using the GAMEEMO dataset. Binary-class emotion recognition achieved a classification accuracy which was 10% better than the classification performance achieved in other studies in the literature. Based on these findings, we suggest that the proposed method will bring a different perspective to emotion recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».