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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.7
- 수록면
- 71 - 78 (8page)
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감정을 분류하는 대표적인 알고리즘에는 Support-vector-machine (SVM), Bayesian decision rule 등이 있다. 하지만 기존의 연구자들은 위와 같은 방법에는 문제점이 있다고 지적하였다. 이를 보완하기 위해 다른 연구자는 경사도를 이용하여 새로운 패턴인식 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 통해 새로운 EEG 기반의 감정 인식 알고리즘을 제안하고 기존의 연구와 비교한다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 자료를 얻기 위해 여러 논문에서 사용된 DEAP (a database for emotion analysis using physiological signals)를 사용하였다. 또한, 객관적인 검증을 위해 기존의 연구에서 사용된 4개의 뇌파 채널(Fz, Fp2, F3, F4)의 PSD (Power Spectral Density)를 특징으로 사용하여 감정의 2개 척도 (Arousal, Valence)를 분류하였다 본 논문에서 실시한 교차검증 (4-fold)에 의하면 Valence 축에서 85%, Arousal 축에서 87.5의 정확도를 얻을 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introdution
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Troubleshooting
Ⅳ. The Proposed Algorithm
Ⅴ. Results and Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
E. H. Han, and H. T. Cha., “A Study of Emotional Dimension for Mixed Feelings,” Korea Journal of KOSES, Vol. 16, No. 4, pp. 469-480, 2013.
E. H. Han, and H. T. Cha., “A Study of Emotional Dimension that takes into account the Characteristics of the Arousal axis,” Korea Journal of KOSES, Vol. 17, No. 3, pp. 57-64, 2014.
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Blume. Warren. T, and Kaibara. Masako, Atlas of Pediatric, Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins.
Niedermeyer. E. and Lopes da Silva F., Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fieldstlas of Pediatric, Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins.
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