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J-GLOBAL ID：202302254416823040   整理番号：23A1466796

4D-CNNを用いた脳波からの感情識別

Emotion recognition from EEG using 4D-CNN

著者 (2件)： 野田瑞月 (東京工科大) ,  菊池眞之 (東京工科大)
資料名： ソフトサイエンス・ワークショップ講演論文集(CD-ROM)  (ソフトサイエンス・ワークショップ(CD-ROM))
巻： 33rd  ページ： 19-20  発行年： 2023年03月05日 
JST資料番号： L4073B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,脳波データを分類するために4D-CNNを用いた方...

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,...
準シソーラス用語： *CNN ,...

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分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (7件)：

• Alexander Craik, et al. : “Deep Learning for Electroencephalogram(EEG) Classification Tasks:A Review”, Journal of Neural Engineering, Vol. 16,031001, 2019.
• Sander Koelstra, et al. : “DEAP: A Database for Emotion Analysis Using Physiological Signals”, IEEE Transactions on Affective Computing, Vol.3, No. 1, pp. 18-31, 2012.
• Ruo-Nan Duan, et al. : “Differential entropy feature for eeg-based emotion classification”, 6th Annual International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering, Vol. 25, pp. 81-84, 2013.
• 角 英雄,菊池眞之: “電極の空間配置を考慮した脳波の識別”,第35回ファジィシステムシンポジウム講演論文集(FSS2019 大阪大学),FA 1-3,pp.379-381,2019.
• Yilong Yang, et al. : “Emotion Recognition from Multi-Channel EEG through Parallel Convolutional Recurrent Neural Network”, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  脳波 ,  感情 ,  識別