Många studier tyder på att EEG-signaler ger tillräckligt med information för att upptäcka mänskliga känslor med funktionsbaserade klassificeringsmetoder. Mycket få studier har dock rapporterat en klassificeringsmetod som på ett tillförlitligt sätt fungerar för enskilda deltagare (klassifikationsnoggrannhet över 90%). Dessutom är ett nödvändigt villkor för verkliga tillämpningar en metod som gör det möjligt, oberoende av den enorma individuella skillnaden mellan deltagarna, att ha minimal variation över den individuella klassificeringsnoggrannheten. Vi utförde offline dator hjälpte känslor klassificering experiment med hjälp av strikta experimentella kontroller. Vi analyserade EEG-data som samlats in från nio deltagare med hjälp av validerade filmklipp för att framkalla fyra olika emotionella tillstånd (oanvänt, äcklat, sorgligt och neutralt). Klassificeringsgraden utvärderades med hjälp av både oövervakade och övervakade inlärningsalgoritmer (totalt sju "state of the art"-algoritmer testades). Den största klassificeringsnoggrannheten beräknades med hjälp av Support Vector Machine. Noggrannheten var i genomsnitt 97,2 %. Den experimentella protokolleffektiviteten stöddes ytterligare av en mycket liten variation mellan de enskilda deltagarnas klassificeringsnoggrannhet (inom intervallet 96,7%, 98,3%). Klassificering noggrannhet utvärderas på minskat antal elektroder föreslog, konsekvent med psykologiska konstruktionistiska metoder, att vi kunde klassificera känslor med tanke på kortikal aktivitet från områden som är involverade i känslor representation. Försöksprotokollet verkade därför vara en nyckelfaktor för att förbättra klassificeringsresultatet med hjälp av datakvalitetsförbättringar.
En mycket hög nivå av prestanda uppnåddes i studien av Valenzi et al Ref som analyserade EEG-data från nio deltagare som svar på video stimuli syftar till att inducera emotionella tillstånd av roade, äcklade, ledsna och neutrala.
Individual Classification of Emotions Using EEG
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Biomedical Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Biology']}