文献

J-GLOBAL ID：201902243470276710   整理番号：19A2175261

EEG信号を用いた感情認識:調査【JST・京大機械翻訳】

Emotions Recognition Using EEG Signals: A Survey

著者 (2件)： Alarcao Soraia M. (Universidade de Lisboa, Lisboa, Portugal) ,  Fonseca Manuel J. (Universidade de Lisboa, Lisboa, Portugal)
資料名： IEEE Transactions on Affective Computing  (IEEE Transactions on Affective Computing)
巻： 10  号： 3  ページ： 374-393  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2423A  ISSN： 1949-3045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 感情は日常生活において,人間の相互作用だけでなく,意思決定過程においてだけでなく,世界の認知においても重要な役割を果たしている。人間とコンピュータの間の感情的相互作用を確立する研究コミュニティによって示された最近の関心により,前者の感情状態の同定が必要となった。これは,主観的自己報告,自律神経および神経生理学的測定のような複数の測定により達成できる。ここ数年,脳波(EEG)は研究者からかなりの注意を受けており,それは感情を同定するための簡単で安価で,携帯可能で,容易に使用できる解決策を提供することができるからである。本論文では,2009年から2016年までに行われた神経生理学的研究の調査を提示し,EEG信号を用いた感情認識における既存の研究の包括的概観を提供した。認識過程(例えば,被験者,抽出,分類器)に含まれる主な側面における解析を焦点にし,それらについての研究を比較した。この分析から,著者らは,研究者が再現性があり,よく検証され,高品質な結果を達成するために従わなければならないという一連の良い実践推奨を提案する。この調査は,EEG信号による感情認識,特に研究のこの分野に入っている研究コミュニティに対して,構造化された出発点を提供するので,この調査を有用にすることを意図する。Copyright 2019 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： *コミュニティ ,  相互作用 ,  自律神経系 ,  再現性 ,  コンピュータ ,  脳波
準シソーラス用語： 被験者 ,  低価格 ,  神経生理学 ,  自己報告 ,  感情状態 ,  意思決定のプロセス ,  日常生活 ,  *感情認識 ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： EEG信号 ,  感情認識 ,  調査