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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Makara Vanny (중앙대학교) Kwang-Eun Ko (중앙대학교) Seung-Min Park (중앙대학교) Kwee-Bo Sim (중앙대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제19권 제4호
발행연도
2013.4
수록면
364 - 371 (8page)

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Emotion Recognition is one of the important part to develop in human-human and human computer interaction. In this paper, we have focused on the performance of multi-class SVM (Support Vector Machine) with Gaussian RFB (Radial Basis function) kernel, which has been used to solve the problem of emotion recognition from physiological signals and to improve the accuracy of emotion recognition. The experimental paradigm for data acquisition, visual-stimuli of IAPS (International Affective Picture System) are used to induce emotional states, such as fear, disgust, joy, and neutral for each subject. The raw signals of acquisited data are splitted in the trial from each session to pre-process the data. The mean value and standard deviation are employed to extract the data for feature extraction and preparing in the next step of classification. The experimental results are proving that the proposed approach of multi-class SVM with Gaussian RBF kernel with OVO (One-Versus-One) method provided the successful performance, accuracies of classification, which has been performed over these four emotions.

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORKS
Ⅲ. MEANINGFUL FEATURE SELECTION FROMPHYSIOLOGICAL RESPONSES
Ⅳ. PHYSIOLOGICAL RESPONSE-BASEDAUTOMATIC EMOTION RECOGNITION
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (13)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-560-003154934