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J-GLOBAL ID：201802249115517636   整理番号：18A1769429

EEG信号を用いた感情認識解析のための最小距離分類器の採用【JST・京大機械翻訳】

Employing minimum distance classifier for emotion recognition analysis using EEG signals

著者 (4件)： Khirodkar Vaishali (Post Graduate student of Sinhgad Academy of Engineering, Pune, Savitribai Phule Pune University) ,  Saha Ratna (Post Graduate student of Sinhgad Academy of Engineering, Pune, Savitribai Phule Pune University) ,  Sardeshmukh M.M. (E&Tc Department, Kondhwa, Associate Professor in Sinhgad Academy of Engineering, Pune, India) ,  Borse Rushikesh (E&Tc Department, Kondhwa, Associate Professor in Sinhgad Academy of Engineering, Pune, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCUBEA  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感情認識は,顔表情,音声,生理学的信号などを用いて人間の感情を同定する過程であり,EEG信号は脳に由来し,社会的マスキングを起こさないので,低い雑音比を有する。人間の感情を認識するために,生理学的EEG信号を選択した。得られたEEG信号を処理し,最小距離分類器を用いて,感情を原子価と覚醒の四つの象限に分類することに基づいて,様々な顕著な特徴を抽出した。解析から,これらの異なる特徴の組み合わせと感情分類に適用される異なる距離を選択した。解析により,Manhattan距離は,97.5%の精度を与えるので,特徴分類のために最良であることが証明された。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  マスキング ,  原子価 ,  生理学 ,  *覚醒
準シソーラス用語： *感情認識 ,  *最小距離 ,  生理信号 ,  感情分類 ,  *脳波信号 ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： EEG信号 ,  感情認識 ,  解析 ,  最小距離 ,  分類器 ,  採用