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J-GLOBAL ID：201802283943773933   整理番号：18A0521498

EEG信号からの感情の特徴の抽出と感情コンピューティングを用いた分類【Powered by NICT】

Extracting the features of emotion from EEG signals and classify using affective computing

著者 (6件)： Chinmayi R. (Department of Electronics and Communication, Engineering, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, India) ,  Nair G. Jayachandran (Department of Electronics and Communication, Engineering, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, India) ,  Soundarya Mantha (Department of Electronics and Communication, Engineering, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, India) ,  Poojitha D. Sai (Department of Electronics and Communication, Engineering, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, India) ,  Venugopal Gayathri (Department of Electronics and Communication, Engineering, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, India) ,  Vijayan Jishnu (Commercial Bank International, Al Farhan Building, Bur Dubai, Dubai, UAE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 2032-2036  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： 体のジェスチャ,顔画像,脳波図(EEG)のような種々の手段による感情状態の認識のための,特徴の抽出は,感情コンピューティングにおいて非常に重要である。感情を用いたブレインマシンインタフェイス(BMI)は,医療ロボット,神経人間工学,自動車ナビゲーションとセキュリティシステムで使用されている。感情は,頭皮EEGの解析を用いて同定できる。視聴覚刺激を用いたEEGデータを収集し,分析した五の感情の特徴を抽出,すなわち幸せ,悲しみ,恐れ,中性と嫌悪することである。生EEGデータはデータベースを作り出すために使用される,EEG_Amrita_emote。EEGデータの特徴を独立成分分析(ICA)を用いて抽出し,K最近傍(KNN)アルゴリズムを用いて分類した。クラスタ重心は,k平均クラスタリングを用いて同定した。脳における情動活動のスペクトルエネルギーは特徴の一つとした。EEGデータは年齢群20年と30年の間の男性被験者から収集した。高強度スペクトルエネルギーの位置は各感情に対して計算した。感情の一次重心は,それぞれ(26.58, 99.97),( 69.18, 12.89)での中性,(66.45, 29.52)で悲しみ,(74.22, 9.65)での恐怖と(63.05, 38.68)で嫌悪でhappyである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 顔画像 ,  クラスタ化 ,  人間工学 ,  重心 ,  クラスタ ,  男性 ,  独立成分分析 ,  データベース ,  アルゴリズム ,  *脳波 ,  セキュリティシステム ,  医用ロボット
準シソーラス用語： 悲嘆 ,  ブレインマシンインタフェイス ,  *感情コンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： EEG信号 ,  感情 ,  感情コンピューティング ,  分類