2-210 簡易脳波計測装置を用いた感情識別の一考察 : 第 3 報 SVM による識別

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概要

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• This paper investigates emotion recognition from a electroencephalographoc (EEG) signal. The EEG data set was measured by using a (Cyberlink)^<TM> which acquires and processes biological potentials from his/her forehead. As a first step of emotion recognition, a classification method of four emotional states, such as joy, anger, sadness and happy, from EEG is investigated. The averaged EEG power of α and β wave bands are used as elements of a feature vector and support vector machine (SVM) is utilized as a classifier. Using the collected EEG data from Japanese male subjects, the SVM based classifier is trained and the classification test is carried out with the leave-one-out method. The obtained classification rate of the four emotional staes is 29.5% and the classification rate of two emotional staes (positive/negative) is 59.4%.

• 一般社団法人日本機械学会の論文
• 2002-11-14

著者

• 高橋 和彦

  山口大学

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