脳波を用いた感情認識のための特徴抽出と選択

Feature Extraction and Selection for Emotion
Recognition from EEG
IEEE Transactions on Affective Computing, Vol.5, No.3, pp.327-339, 2014
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EEG 信号からの感情認識は,人間と機械との相互作用における重要な要素と考えられるユーザーの内部状態を
直接評価することを可能とする.特徴抽出のために多くの方法が研究されており,神経科学的知見に基づいた適切
な特徴と電極位置の選択が行われている.しかし,感情認識に対する適合性は,少量の別個の特徴セットやデー
タセットを用いて評価されている.大きな制約として機能の系統的な比較がないことが挙げられる.そこで,我々
は33 の研究に基づいて,脳波から感情認識のための特徴抽出法を検討する.自己記録データセット上の特徴選択
のための機械学習技術を用いて,これらの特徴を比較する評価を行う.結果は,異なる特徴選択の実行,選択され
た特徴量,および電極位置の選択に関して掲示した.多変量法により選択された特徴は,単変量法よりわずかに
優れていた.高度な特徴抽出技術は,一般的に使用されるスペクトルパワーバンドよりも利点を有することが分
かった.結果は頭頂葉および,中心から頭頂葉の上の位置を優先することを示唆した.