ABSTRACT För att utforska mänskliga känslor designar och bygger vi en multimodal fysiologisk känslodatabas som samlar in fyra modala fysiologiska signaler, dvs. elektroencefalogram (EEG), galvanisk hudrespons, andning och elektrokardiogram (EKG). För att minska inflytandet av kulturberoende frammanande material och väcka önskvärda mänskliga känslor samlar vi specifikt in en känsloframkallande materialdatabas som valts ut från mer än 1500 videoklipp. Genom den stora mängden strikt människogjord märkning väljer vi noggrant 28 videor som standardiserade prov som bedöms med psykologiska metoder. De fysiologiska signalerna från deltagarna var synkront inspelade när de såg dessa standardiserade videoklipp som beskrev sex diskreta känslor och neutrala känslor. Med tre typer av klassificeringsprotokoll användes olika funktionsextraktionsmetoder och klassificeringar (stödvektormaskin och k-NearestNeighbor) för att känna igen de fysiologiska svaren från olika känslor, som presenterade utgångsresultaten. Samtidigt presenterar vi en ny uppmärksamhet-lång korttidsminne (A-LSTM), som stärker effektiviteten av användbara sekvenser för att extrahera mer diskriminerande funktioner. Dessutom undersöks korrelationerna mellan EEG-signalerna och deltagarnas betyg. Databasen har gjorts tillgänglig för allmänheten för att uppmuntra andra forskare att använda den för att utvärdera sina egna känslouppskattningsmetoder.
Sång och al. REF utformade en multimodal databas för fysiologiska känslor, inklusive EEG, galvanisk hudreaktion (GSR), andning (RSP) och elektrokardiogram (EKG).
MPED: A Multi-Modal Physiological Emotion Database for Discrete Emotion Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}