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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 146 - 154 (9page)
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Negative emotion causes stress and lack of attention concentration. The classification of negative emotion is important to recognize risk factors. To classify emotion status, various methods such as questionnaires and interview are used and it could be changed by personal thinking. To solve the problem, we acquire multi modal bio-signals such as electrocardiogram (ECG), skin temperature (ST), galvanic skin response (GSR) and extract features. The neural network (NN), the deep neural network (DNN), and the deep belief network (DBN) is designed using the multi modal bio-signals to analyze emotion status. As a result, the DBN based on features extracted from ECG, ST and GSR shows the highest accuracy (93.8%). It is 5.7% higher than compared to the NN and 1.4% higher than compared to the DNN. It shows 12.2% higher accuracy than using only single bio-signal (GSR). The multi modal bio-signal acquisition and the deep learning classifier play an important role to classify emotion.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 및 방법
3. 결과 및 토의
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
G.Y. Liu and M. Hao, “Emotion Recognition of Physiological Signals based on Adaptive Hierarchical Genetic Algorithm,” Proceeding of 2009 World Resources Institute World Congress on Computer Science and Information Engineering, pp. 670-674, 2009.
C. Maaoui and A. Pruski, “Emotion Recognition through Physiological Signals for Humanmachine Communication,” Cutting Edge Robotics 2010, IntechOpen, London, 2010.
C.E. Izard, “Emotion Theory and Research: Highlights, Unanswered Questions, and Emerging Issues,” Annual Review of Psychology, Vol. 60, pp. 1-25, 2009.
J. Zhang, M. Chen, S. Hu, Y. Cao, and R. Kozma, “PNN for EEG-based Emotion Recognition,” Proceeding of 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp. 002319-002323, 2016.
D.M. Shin, D. Shin, and D.K. Shin, “Development of Emotion Recognition Interface using Complex EEG/ECG Bio- signal for Interactive Contents,” Multimedia Tools and Applications, Vol. 76, No. 9, pp. 11449-11470, 2017.
C. Maaoui and A. Pruski, “Emotion Recognition through Physiological Signals for Humanmachine Communication,” Cutting Edge Robotics 2010, IntechOpen, London, 2010.
C.E. Izard, “Emotion Theory and Research: Highlights, Unanswered Questions, and Emerging Issues,” Annual Review of Psychology, Vol. 60, pp. 1-25, 2009.
J. Zhang, M. Chen, S. Hu, Y. Cao, and R. Kozma, “PNN for EEG-based Emotion Recognition,” Proceeding of 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp. 002319-002323, 2016.
D.M. Shin, D. Shin, and D.K. Shin, “Development of Emotion Recognition Interface using Complex EEG/ECG Bio- signal for Interactive Contents,” Multimedia Tools and Applications, Vol. 76, No. 9, pp. 11449-11470, 2017.
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