文献

J-GLOBAL ID：202202261098265527   整理番号：22A0636955

離散余弦変換を用いた感情認識のための特徴抽出と分類【JST・京大機械翻訳】

Feature Extraction and Classification for Emotion Recognition Using Discrete Cosine Transform

著者 (4件)： Garima (Indira Gandhi Delhi Technical University for Women, Delhi, India) ,  Garima (Maharaja Surajmal Institute of Technology, Delhi, India) ,  Goel Nidhi (Indira Gandhi Delhi Technical University for Women, Delhi, India) ,  Rathee Neeru (Maharaja Surajmal Institute of Technology, Delhi, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1546  ページ： 447-454  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,生物医学信号取得と処理のためのツールと技術の厳密な開発は,EEG信号処理に向けた研究者の関心を引いている。脳波(EEG)信号を用いた人間の感情認識は,顔表情や音声信号のように容易に模倣できないので,実行可能な代替であることを証明した。本研究では,離散余弦変換を用いた行動解析に対するEEG信号を検討し,K最近傍を用いて信号を分類する。次に,アルゴリズムを公的に利用可能なDEAPデータセットで評価した。実験結果をF1スコア,精度および再現に関して表現した。DEAPデータセットの感情ラベルの分類のための性能メトリック評価は,さらに研究の有効性を確認した。最近の最先端の方法との比較評価は,さらに提案した研究の有効性を確認した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  感情 ,  脳波 ,  分類 ,  *特徴抽出 ,  精度 ,  *認識 ,  音声信号 ,  有効性 ,  *DCT【変換】
準シソーラス用語： *感情認識 ,  生物医学 ,  行動解析 ,  比較評価 ,  脳波信号 ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 離散余弦変換 ,  EEG ,  KNN ,  分類

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 離散余弦変換 ,  感情認識 ,  特徴抽出 ,  分類