بهبود دقت در تشخیص احساسات با استفاده از سیگنال‌های EEG با نوآوری در ترکیب استخراج ویژگی

Authors

  • زمانیان, هانیه دانشجوی دکتری مهندسی برق مخابرات، گروه مخابرات، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران
  • فرسی, حسن استاد، دکترای مهندسی برق - مخابرات، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران
Abstract:

مقدمه: از آنجا که احساسات نقش مهمی در زندگی روزمره انسان بازی می‌کند، ایجاد روشی هوشمند جهت بهبود قابلیت تشخیص احساسات از سیگنال الکتروانفسالوگرافی (EEG)‌، مبتنی بر تکنیک‌های پردازش سیگنال، ضروری به نظر می رسد. به‌علاوه، استفاده از طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان بهینه شده با الگوریتم تکاملی ژنتیک، از نوآوری‌های این پژوهش در بخش طبقه‌بندی می‌باشد. روش: روش پیشنهادی با تمرکز بر روی استخراج و طبقه‌بندی ویژگی‌ها بر مبنای سیگنال‌های دریافتی از مغز سعی بر بهبود تشخیص احساسات دارد. در این راستا با شناسایی کانال‌های EEG که در استخراج ویژگی نقش دارند، از ویژگی‌های زمان – فرکانس سیگنال‌های EEG استفاده شده و این ویژگی‌ها توسط یک طبقه‌بند مناسب، طبقه‌بندی می‌شوند. الگوریتم پیشنهادی بر روی پایگاه داده DEAP که با ثبت سیگنال EEG از 32 شرکت‌کننده در هنگام تماشای 40 نوع ویدئو-موسیقی تهیه شده است، مورد آزمایش قرار گرفت. نتایج: نتایج به دست آمده نشان می‌دهد که انتخاب 7.5 ثانیه و 3 کانال از داده‌های ورودی، نتایج قابل قبولی را ارائه می‌دهد. به علاوه باعث کاهش حجم محاسبات و حافظه مورد نیاز برای پردازش شده و به دقت  86/93% در طبقه‌بندی 4 احساس دست یافته است. نتیجه‌گیری: بهبود دقت در تشخیص احساسات مبتنی بر سیگنال EEG گام‌های متعددی دارد که استخراج ویژگی‌های کارآمد و طبقه‌بندی مؤثر آن‌ها دو گام مهم در این راستا می‌باشد. بر اساس نتایج این تحقیق، در نظر گرفتن ویژگی‌های حوزه‌های زمان و فرکانس سیگنال‌های EEG و به کارگیری الگوریتم SVM چند کلاسه که توسط الگوریتم تکاملی ژنتیکی بهینه‌سازی شده است، عملکرد بهتری را فراهم می‌کند.  

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...

full text

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...

full text

بهبود تشخیص خودکار احساسات با استفاده از سیگنالEEG

Emotions play an important role in daily life of human, so the need and importance of automatic emotion recognition have grown with increasing role of Human Computer Interaction (HCI) applications. Since emotion recognition using EEG can show inner emotions, this method is more attention from other ways. In consideration to lack of emotion induction collection for doing such researches at Irani...

full text

بهبود تشخیص خودکار احساسات با استفاده از سیگنالeeg

احساسات نقش مهمی در زندگی روزمره انسان بازی می کنند از این رو نیاز به بازشناسی خودکار آن برای بهبود ارتباط انسان و رایانه افزایش یافته است. بازشناسی از طریق سیگنال eeg با توجه به نشان دادن احساسات درونی افراد نسبت به سایر روش ها بسیار مورد توجه است. با توجه به فقدان مجموعه تحریک کننده های عاطفی برای انجام چنین مطالعاتی در فرهنگ ایرانی، در این مطالعه سعی بر انجام آزمایش هایی مطمئن و ایجاد چهار و...

full text

بهبود دقت طبقه‌بندی با استفاده از تلفیق الگوریتم‌های تشخیص هدف در تصاویر ابرطیفی

تصاویر ابرطیفی با قدرت تفکیک طیفی بالا باعث پیشرفت‌های وسیعی در حوزه‌های مختلف سنجش از دور شده‌اند. یکی از مهمترین کاربردهای این تصاویر در حوزه کشاورزی و جنگل می‌باشد. هدف از این تحقیق بهبود طبقه‌بندی گونه‌های مختلف گیاهی در منطقه Botswana با استفاده از تلفیق الگوریتم‌های تشخیص هدف در تصویر ابرطیفی می‌باشد. در گام اول الگوریتم‌های تشخیص هدف بر روی تصویر ابر طیفی پیش‌پردازش شده پیاده‌سازی شد. در...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 5  issue 1

pages  44- 55

publication date 2018-06

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Keywords

No Keywords

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023