Abstract-Vi presenterar en multimodal datauppsättning för analys av mänskliga affektiva tillstånd. Elektroencefalogram (EEG) och perifera fysiologiska signaler av 32 deltagare spelades in när var och en såg 40 en minut långa utdrag av musikvideor. Deltagarna betygsatte varje video i termer av upphetsning, valence, like/dislike, dominans och förtrogenhet. För 22 av de 32 deltagarna spelades även frontalfilm in. En ny metod för stimuli urval föreslås med hämtning av affektiva taggar från last.fm webbplats, video höjdpunkt upptäckt, och ett online bedömningsverktyg. En omfattande analys av deltagarnas betyg under försöket presenteras. Korrelerar mellan EEG-signalfrekvenserna och deltagarnas betyg undersöks. Metoder och resultat presenteras för en försöksklassificering av upphetsnings-, valence- och liknande/olikhetsklassificeringar med användning av EEG-metoder, perifera fysiologiska signaler och multimediainnehållsanalys. Slutligen görs en sammansmältning av klassificeringsresultatet från olika metoder. Datamängden görs allmänt tillgänglig och vi uppmuntrar andra forskare att använda den för att testa sina egna affektiva skattningsmetoder.
Datamängden är allmänt tillgänglig så att den kan användas vid undersökningar av skattningsmetoder för affektiva tillstånd REF.
DEAP: A Database for Emotion Analysis ;Using Physiological Signals
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}