Olika tekniker användes för att öka robustheten i känsloigenkänningssystem med hjälp av electroencephalogram (EEG) signaler, särskilt problemet med spatiotemporal funktioner lärande. I detta dokument föreslås en ny strategi för EEG-baserad känsloigenkänning. I detta tillvägagångssätt undersöks användningen av 3-dimensionella konvolutionella neurala nätverk (3D-CNN) med hjälp av EEG-data från flera kanaler för att känna igen känslor. En förstärkningsfas av data utvecklas för att förbättra prestandan hos den föreslagna 3D-CNN-metoden. Och en 3D-datarepresentation är formulerad från flerkanaliga EEG-signaler, som används som datainmatning för den föreslagna 3D-CNN-modellen. Omfattande experimentella arbeten utförs med hjälp av DEAP (Dataset of Emotion Analysis med hjälp av EEG- och fysiologiska och videosignaler) data. Det har visat sig att den föreslagna metoden kan uppnå erkännandesäkerheter på 87,44 % respektive 88,49 % för valence- respektive upphetsningsklasser, som överträffar de moderna metoderna.
Salama REF föreslog en 3D Convolutional Neural Network Model för rumslig-temporal funktioner extraktion och klassificering i EEG-signaler och uppnå noggrannhet på 88,49 % för upphetsning, 87,44 % för valence i två kategorier känsla erkännande uppgift respektive.
EEG-Based Emotion Recognition using 3D Convolutional Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}