Abstract-I detta papper presenterar vi DREAMER, en multimodal databas som består av electroencephalogram (EEG) och electrokardiogram (EKG) signaler som registreras under påverkan framkallande med hjälp av audiovisuella stimuli. Signaler från 23 deltagare spelades in tillsammans med deltagarnas självbedömning av deras affektiva tillstånd efter varje stimuli när det gäller valence, upphetsning och dominans. Alla signaler fångades med hjälp av bärbar, bärbar, trådlös, låg kostnad, och off-the-shälf utrustning som har potential att tillåta användning av affektiva databehandlingsmetoder i vardagliga applikationer. En baslinje för deltagaren påverkar igenkänning med hjälp av EEG- och EKG-baserade funktioner, samt deras fusion, fastställdes genom övervakade klassificeringsförsök med hjälp av stödvektormaskiner (SVM). Deltagarnas självbedömning utvärderades genom jämförelse med självutvärderingarna från en annan studie med hjälp av samma audiovisuella stimuli. Klassificeringsresultat för valence, upphetsning och dominans av den föreslagna databasen är jämförbara med dem som uppnås för andra databaser som använder icke-portabla, dyra medicintekniska produkter. Dessa resultat visar på utsikterna att använda lågkostnadsutrustning för att påverka ansökningar om erkännande. Den föreslagna databasen kommer att göras tillgänglig för allmänheten för att göra det möjligt för forskare att göra en grundligare utvärdering av hur lämpliga dessa fångstanordningar är för att påverka ansökningar om erkännande.
Katsigiannis m.fl. REF spelade in 23 försökspersoners EEG-signaler som framkallades av audiovisuella stimuli med hjälp av lågkostnadsutrustning och fusionen av EEG- och EKG-signaler utvärderades.
DREAMER: A Database for Emotion Recognition Through EEG and ECG Signals From Wireless Low-cost Off-the-Shelf Devices
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}