ECG - Based Emotion Detection via Parallel - Extraction of Temporal and Spatial Features Using Convolutional Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Emotion detection from an ECG signal allows the direct assessment of the inner state of a human. Because ECG signals contain nerve endings from the autonomic nervous system that controls the behavior of each emotion. Besides, emotion detection plays a vital role in the daily activities of human life, where we lately witnessed the outbreak of the (COVID-19) pandemic that has a bad influence on the affective states of humans. Therefore, it has become indispensable to build an intelligent system capable of predicting and classifying emotions in their early stages. Accordingly, in this study, the Parallel-Extraction of Temporal and Spatial Features using Convolutional Neural Network (PETSFCNN) is established. So, in-depth features of the ECG signals are extracted and captured from the suggested parallel 2-channel structure of 1-dimensional CNN network and 2-dimensional CNN network and then combined by feature fusion technique for more dependable classification results. Besides, Grid Search Optimized-Deep Neural Network (GSO-DNN) is adopted for higher classification accuracy. To verify the performance of the proposed method, our experiment was implemented on two different datasets. The maximum classification accuracy of 97.56% and 96.34% on both valence and arousal were gained, respectively using the internationally approved DREAMER dataset. While the same model on the private dataset achieved 76.19% for valence and 80.95% for arousal respectively. The classification results of the PETSFCNN-GSO-DNN model are compared with state-of-the-art methods. The empirical findings reveal that the proposed method can detect emotions from ECG signals more accurately and better than state-of-the-art methods and has the potential to be implemented as an intelligent system for affect detection.
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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) | 0,004 | 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 ».