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J-GLOBAL ID：201802249520501715   整理番号：18A1771235

脳接続性とその空間情報を用いたEEGに基づく感情認識のための畳込みニューラルネットワークアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Network Approach for Eeg-Based Emotion Recognition Using Brain Connectivity and its Spatial Information

著者 (3件)： Moon Seong-Eun (School of Integrated Technology, Yonsei University, Republic of Korea) ,  Jang Soobeom (School of Integrated Technology, Yonsei University, Republic of Korea) ,  Lee Jong-Seok (School of Integrated Technology, Yonsei University, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 2556-2560  発行年： 2018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： 脳波(EEG)に基づく感情認識は,人間中心サービスを実行する方法として注目されている。しかし,特に認識精度に関しては,改善の余地がある。本論文では,EEGに基づく感情認識のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい深い学習手法を提案した。特に,異なる脳領域の同期活性化を説明できる以前の研究において,深い学習モデルでは使用されていない脳連結性特徴を用いた。さらに,感情認識に重要な非対称脳活動パターンを効果的に捉える方法を開発した。実験結果は著者らのアプローチの有効性を確認した。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： *学習 ,  学習モデル ,  脳波 ,  非対称性 ,  連結性
準シソーラス用語： *空間情報 ,  *感情認識 ,  認識精度 ,  脳活動 ,  脳領域 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 脳 ,  接続性 ,  空間情報 ,  EEG ,  感情認識 ,  畳込みニューラルネットワーク