面向虚拟环境情感识别：基准数据集上EEG特征的评估
人机交互
2022-10-26 v1 计算机视觉与模式识别
信号处理
摘要
虚拟环境中的挑战之一是用户难以与这些日益复杂的系统交互。最终，赋予机器感知用户情绪的能力将实现更直观可靠的交互。因此，使用脑电图作为生物信号传感器，可建模用户的情感状态，并进而用于实现能识别并响应用户情绪的系统。本文基于Russell圆周模型，研究从脑电信号提取的特征以用于情感状态建模。所呈现的研究旨在为未来建模用户情感以增强虚拟环境中交互体验的工作奠定基础。本工作使用了DEAP数据集，以及支持向量机与随机森林，基于统计测量与来自\'z、\b{eta}、\'z和\'z\'z波以及EEG信号高阶交叉的频带功率的特征向量，在效价与唤醒度上取得了合理的分类准确率。
引用
@article{arxiv.2210.13876,
title = {Towards emotion recognition for virtual environments: an evaluation of EEG features on benchmark dataset},
author = {M. L. Menezes and A. Samara and L. Galway and A. Sant'anna and A. Verikas and F. Alonso-Fernandez and H. Wang and R. Bond},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.13876},
year = {2022}
}
备注
Published at Personal and Ubiquitous Computing Journal (PUC)