The purpose of this study is to cla

The purpose of this study is to classify the emotions from human brain signals using electroencephalography (EEG). EEG signals were acquired while subject were watching the emotional stimuli. Subjects were asked to watch four types of emotional stimulus such as, happy, calm, sad and scared. The EEG signals were recorded using 14-channel brain headset. We preprocessed the EEG recorded data with manual artifact rejection and independent component analysis (ICA). The total numbers of 21 subjects were participated in this experiment. We performed emotion recognition which was based on two feature selection methods such as, particle swarm optimization (PSO) and genetic search (GS). Further, the selected features were processed using support vector machine (SVM). Emotion recognition accuracy had shown the possibility of classification of EEG brain activity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้จะจัดประเภทอารมณ์จากสัญญาณสมองมนุษย์ใช้ว่า (EEG) สัญญาณ EEG ได้รับมาในขณะที่วัตถุถูกดูสิ่งเร้าอารมณ์ เรื่องขอให้ดูการกระตุ้นทางอารมณ์เช่น ความสุข ความสงบ เศร้า และกลัว มีบันทึกสัญญาณ EEG ใช้ชุดหูฟังสมอง 14 ช่อง เรา preprocessed EEG ที่บันทึกข้อมูล ด้วยการปฏิเสธสิ่งประดิษฐ์ด้วยตนเองและวิเคราะห์ประกอบอิสระ (ICA) จำนวนรวม 21 วิชาได้เข้าร่วมในการทดลองนี้ เราดำเนินการการรับรู้อารมณ์ซึ่งสองวิธีการเลือกคุณลักษณะเช่น เพิ่มประสิทธิภาพฝูงอนุภาคของฉัน) และค้นหาทางพันธุกรรม (GS) ต่อไป คุณสมบัติที่เลือกถูกประมวลผลโดยใช้เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM) ความแม่นยำของการรู้อารมณ์ได้แสดงความเป็นไปได้ของการจัดประเภทของกิจกรรมสมอง EEG

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการจำแนกอารมณ์จากสัญญาณสมองของมนุษย์โดยใช้ electroencephalography นี้ (EEG) สัญญาณคลื่นสมองที่ได้มาในขณะที่เรื่องกำลังเฝ้าดูเร้าอารมณ์ วิชาที่ถูกถามในการชมสี่ประเภทของการกระตุ้นอารมณ์เช่นความสุขสงบเศร้าและกลัว สัญญาณคลื่นสมองที่ถูกบันทึกไว้โดยใช้ชุดหูฟังสมอง 14 ช่อง เรา preprocessed ข้อมูล EEG บันทึกด้วยสิ่งประดิษฐ์ปฏิเสธด้วยตนเองและการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (ICA) จำนวนทั้งหมด 21 วิชาที่ได้รับการมีส่วนร่วมในการทดลองนี้ เราดำเนินการรับรู้อารมณ์ความรู้สึกซึ่งขึ้นอยู่กับวิธีการเลือกสองคุณลักษณะเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพจับกลุ่มอนุภาค (PSO) และการค้นหาทางพันธุกรรม (แม็ก) นอกจากนี้คุณสมบัติที่เลือกจะถูกประมวลผลโดยใช้เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) ความถูกต้องของการรับรู้อารมณ์ความรู้สึกที่ได้แสดงให้เห็นความเป็นไปได้ของการจัดหมวดหมู่ของการทำงานของสมองสมอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์อารมณ์จากสัญญาณสมองของมนุษย์โดยใช้การบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง ( EEG ) สัญญาณคลื่นสมอง ได้มาในขณะที่เรื่องกำลังดูสิ่งเร้าทางอารมณ์ ให้กลุ่มตัวอย่างชมสี่ประเภทของสิ่งเร้า เช่น อารมณ์ , ความสุข , สงบ , เศร้าและกลัว โดยสัญญาณที่ถูกบันทึกไว้โดยใช้สมองสมอง 14 ช่อง หูฟัง เรา preprocessed ที่สมองบันทึกข้อมูลด้วยการปฏิเสธสิ่งประดิษฐ์ด้วยมือและการวิเคราะห์ส่วนประกอบอิสระ ( ICA ) ตัวเลขทั้งหมด 21 กลุ่มตัวอย่างมีส่วนร่วมในการทดลองนี้ เราแสดงอารมณ์การรับรู้ซึ่งขึ้นอยู่กับสองคุณลักษณะการเลือกวิธีการเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาฝูงอนุภาค ( PSO ) และพันธุกรรม ( GS ) เพิ่มเติม ข้อมูลที่เลือกถูกประมวลผลโดยใช้เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน ( SVM ) ความถูกต้องของการรับรู้อารมณ์ได้แสดงความเป็นไปได้ของประเภทของคลื่นสมอง EEG .