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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
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본 연구에서는 EEG 신호를 기반으로 감정 인식에 유용한 딥러닝 기법을 제안한다. 감정이 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하기 위해 Long-Short Term Memory 네트워크를 사용하였다. 또한, 특정 시점의 감정적 상태가 전체 감정 상태에 영향을 미친다는 이론을 기반으로 특정 순간의 감정 상태에 가중치를 주기 위해 어텐션 메커니즘을 적용했다. EEG 신호는 DEAP 데이터베이스를 사용하였으며, 감정은 긍정과 부정의 정도를 나타내는 정서가(Valence)와 감정의 정도를 나타내는 각성(Arousal) 모델을 사용하였다. 실험 결과 정서가(Valence)와 각성(Arousal)을 2단계(낮음, 높음)로 나누었을 때 분석 정확도는 정서가(Valence)의 경우 90.1%, 각성(Arousal)의 경우 88.1%이다. 낮음, 중간, 높음의 3단계로 감정을 구분한 경우 정서가(Valence)는 83.5%, 각성(Arousal)은 82.5%의 정확도를 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 딥러닝 기반 감정 분석 모델
4. 실험 환경 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Al-Fahoum, S. / 2014 / Methods of EEG Signal Features Extraction Using Linear Analysis in Frequency and Time-Frequency Domains / ISRN Neuroscience 2014:1~7
Al-Nafjan, A. / 2017 / Classification of Human Emotions from Electroencephalogram(EEG)Signal using Deep Neural Network / International Journal of Advanced Computer Science and Applications 8(9):419~425
Alhagry, S. / 2017 / Emotion Recognition based on EEG using LSTM Recurrent Neural Network / International Journal of Advanced Computer Science and Applications 8(10)
Atkinson, J. / 2016 / Improving BCI-based emotion recognition by combining EEG feature selection and kernel classifiers / Expert Systems with Applications 47:35~41
Chung, S. Y. / 2012 / Affective classification using Bayesian classifier and supervised learning / International Conference on Control, Automation and Systems :1768~1771
Al-Nafjan, A. / 2017 / Classification of Human Emotions from Electroencephalogram(EEG)Signal using Deep Neural Network / International Journal of Advanced Computer Science and Applications 8(9):419~425
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Atkinson, J. / 2016 / Improving BCI-based emotion recognition by combining EEG feature selection and kernel classifiers / Expert Systems with Applications 47:35~41
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