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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1,171 - 1,180 (10page)
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Emotion is psycho-physiological process that plays an important role in human interactions. Affective computing is centered on the development of human-aware artificial intelligence that can understand and regulate emotions. This field of study is also critical as mental diseases such as depression, autism, attention deficit hyperactivity disorder, and game addiction are associated with emotion. Despite the efforts in emotions recognition, emotion detection from nonstationary EEG signals is still a challenging task as sophisticated learning algorithm that can represent high-level abstraction is required. In this paper, we proposed we investigate LSTM hyperparameters for an optimal emotion EEG classification. Results of several experiments are hereby presented. From the results, optimal LSTM hyperparameter configuration was achieved.
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Sander Koelstra / 2011 / Deap : A database for emotion analysis; using physiological signals / IEEE transactions on affective computing 3(1):18~31
W. -L. Zheng / 2018 / Emotionmeter : A multimodal framework for recognizing human emotions / IEEE transactions on cybernetics 49(3):1110~1122
R. A. Calvo / 2010 / Affect detection : An interdisciplinary review of models, methods, and their applications / IEEE Transactions on affective computing 1(1):18~37
Al-Kaysi AM / 2017 / Predicting tDCS treatment outcomes of patients with major depressive disorder using automated EEG classification / Journal of affective disorders 208:597~603
S. Jirayucharoensak / 2014 / EEG-based emotion recognition using deep learning network with principal component based covariate shift adaptation / The Scientific World Journal 2014:1~10
W. -L. Zheng / 2018 / Emotionmeter : A multimodal framework for recognizing human emotions / IEEE transactions on cybernetics 49(3):1110~1122
R. A. Calvo / 2010 / Affect detection : An interdisciplinary review of models, methods, and their applications / IEEE Transactions on affective computing 1(1):18~37
Al-Kaysi AM / 2017 / Predicting tDCS treatment outcomes of patients with major depressive disorder using automated EEG classification / Journal of affective disorders 208:597~603
S. Jirayucharoensak / 2014 / EEG-based emotion recognition using deep learning network with principal component based covariate shift adaptation / The Scientific World Journal 2014:1~10
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