Ett av de viktigaste målen med Aktiva och Assisted Living (AAL) miljöer är att säkerställa att äldre och/eller funktionshindrade människor presterar/lever väl i sina omedelbara miljöer; detta kan övervakas bland annat genom att känna igen känslor baserade på icke-högt påträngande sensorer såsom Electrodermal Activity (EDA) sensorer. Att utforma ett inlärningssystem eller bygga en maskininlärningsmodell för att känna igen mänskliga känslor samtidigt som man utbildar systemet på en viss grupp personer och testar systemet på en helt ny grupp personer är dock fortfarande en allvarlig utmaning inom området, eftersom det är möjligt att den andra testgruppen av personer kan ha olika känslomönster. Syftet med detta dokument är därför att bidra till frågan om erkännande av mänskliga känslor genom att föreslå en Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur som säkerställer lovande robusthetsrelaterade resultat för både subjekt-beroende och subjekt-oberoende mänskliga känslor erkännande. CNN-modellen har utbildats med hjälp av en rutnätssökningsteknik som är en modellhyperparameteroptimeringsteknik för att finjustera parametrarna i den föreslagna CNN-arkitekturen. Det övergripande konceptets prestanda valideras och stresstestas med hjälp av MAHNOB- och DEAP-dataset. Resultaten visar på en lovande robusthetsförbättring när det gäller olika utvärderingsmått. Vi skulle kunna öka noggrannheten för individoberoende klassificering till 78 % respektive 82 % för MAHNOB respektive DEAP och till 81 % respektive 85 % individberoende klassificering för MAHNOB respektive DEAP (4 klasser/etiketter). Arbetet visar tydligt att även om man endast använder de icke-inträngande EDA-sensorerna är en robust klassificering av mänskliga känslor möjlig även utan ytterligare/andra fysiologiska signaler.
Machot REF föreslog en 2D CNN-arkitektur för känslaigenkänning i fyra kategorier baserat på signaler från elektrodermal aktivitet (EDA) och uppnådde noggrannheten 85 % i DEAP-datasetet.
A Deep-Learning Model for Subject-Independent Human Emotion Recognition Using Electrodermal Activity Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}