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학술대회자료
저자정보
이다빛 (가톨릭대학교) 김재호 (가톨릭대학교) 정우혁 (가톨릭대학교) 이희재 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2013
발행연도
2013.1
수록면
127 - 130 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

EMD를 이용한 EEG 신호 기반의 감정인식
이다빛 ,  이상국 한국정보기술학회논문지 2014.06 학술저널

2013

EMD와 FFT를 이용한 EEG 기반 감정 인식에 관한 연구
이다빛 ,  김재호 ,  정우혁 외 2명 한국HCI학회 학술대회 2013.01 학술대회자료

초록· 키워드

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HCI가 기존의 한계를 넘어 HHI로 가기위해서는 감정을 이해하는 능력이 필요하다. 최근 많은 연구들은 음성, 얼굴 표정, 생체 신호등을 이용하여 감정을 인식하였다. 본 논문은 EMD와 FFT를 이용하여 뇌파에서 사람의 감정을 인식하는 연구를 하였다. 실험 데이터는 사람의 감정을 2차원(Arousal과 Valence) 공간에 분류시킨 DEAP database를 이용하였다. 먼저 감정과 관련된 특징을 추출하기 위해 non-stationary이고 non-linear한 신호인 EEG(Electroencephalogram)에 EMD(Empirical Mode Decomposition)를 적용하여 IMFs(Implicit Mode Functions)를 생성하였다. 그리고 생성된 IMFs에 FFT를 적용하여 해당 IMF의 주요 주파수 성분을 확인하였다. 특징은 주요 주파수 성분이  (8-12 Hz)와  (13-30 Hz)에 포함되는 IMF의 최대 주파수 값을 사용하였다. 추출된 특징을 SVM(Support Vector Machine)의 입력으로 사용하였고 5-fold cross validation을 이용하여 감정 인식의 정확도를 평가하였다. 제안하는 분류 방법을 이용하여 arousal과 valence에 대해 74.56%와 80.25%의 분류 정확도를 보였다.
#Emotion #Electroencephalogram (EEG) #Support Vector Machine (SVM) #Brain-Computer Interface(BCI) #empirical mode decomposition (EMD) #Implicit Mode Function (IMF)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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김호덕 ,  심귀보 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007 .11
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