ABSTRACT Recommender system har baserats på sammanhang och innehåll, och nu den tekniska utmaningen att göra personliga rekommendationer baserade på användarens emotionella tillstånd uppstår genom fysiologiska signaler som erhålls från enheter eller sensorer. Detta papper tillämpar djupt lärande metod med hjälp av en djup konvolutional neurala nätverk på en datauppsättning av fysiologiska signaler (elektrokardiogram och galvanisk hudrespons), i detta fall, den AMIGOS dataset. Detektion av känslor görs genom att korrelera dessa fysiologiska signaler med data av upphetsning och valence av denna datauppsättning, för att klassificera det affektiva tillståndet hos en person. Dessutom föreslås en ansökan om känsloigenkänning baserad på klassiska maskininlärningsalgoritmer för att extrahera egenskaperna hos fysiologiska signaler inom området tid, frekvens och icke-linjär. Denna applikation använder en convolutional neural nätverk för den automatiska funktionen extraktion av de fysiologiska signalerna, och genom fullt anslutna nätverk lager, den känsla förutsägelse görs. De experimentella resultaten på datasetet AMIGOS visar att den metod som föreslås i detta dokument uppnår en bättre precision i klassificeringen av de emotionella tillstånden, jämfört med den som ursprungligen erhölls av författarna till detta dataset. INDEX TERMS Känsloigenkänning, djupa konvolutionella neurala nätverk, fysiologiska signaler, maskininlärning, AMIGOS dataset.
Granados REF föreslog en modell för 1D Convolutional Neural Network med hjälp av elektrokardiogram och galvaniska hudreaktionssignaler i fyra kategoriers känsloigenkänningsuppgifter i AMI-GOS-datauppsättning och uppnå en noggrannhet på 65,25 %.
Using Deep Convolutional Neural Network for Emotion Detection on a Physiological Signals Dataset (AMIGOS)
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}