![](/images/graphics-bg.png)
Using Black Hole Algorithm to Improve EEG-Based Emotion Recognition
المؤلفون المشاركون
Soto, Ricardo
Olivares, Rodrigo
Muñoz, Roberto
Taramasco, Carla
Villarroel, Rodolfo
Barcelos, Thiago S.
Merino, Erick
Alonso-Sánchez, María Francisca
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Emotions are a critical aspect of human behavior.
One widely used technique for research in emotion measurement is based on the use of EEG signals.
In general terms, the first step of signal processing is the elimination of noise, which can be done in manual or automatic terms.
The next step is determining the feature vector using, for example, entropy calculation and its variations to generate a classification model.
It is possible to use this approach to classify theoretical models such as the Circumplex model.
This model proposes that emotions are distributed in a two-dimensional circular space.
However, methods to determine the feature vector are highly susceptible to noise that may exist in the signal.
In this article, a new method to adjust the classifier is proposed using metaheuristics based on the black hole algorithm.
The method is aimed at obtaining results similar to those obtained with manual noise elimination methods.
In order to evaluate the proposed method, the MAHNOB HCI Tagging Database was used.
Results show that using the black hole algorithm to optimize the feature vector of the Support Vector Machine we obtained an accuracy of 92.56% over 30 executions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muñoz, Roberto& Olivares, Rodrigo& Taramasco, Carla& Villarroel, Rodolfo& Soto, Ricardo& Barcelos, Thiago S.…[et al.]. 2018. Using Black Hole Algorithm to Improve EEG-Based Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130650
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muñoz, Roberto…[et al.]. Using Black Hole Algorithm to Improve EEG-Based Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130650
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muñoz, Roberto& Olivares, Rodrigo& Taramasco, Carla& Villarroel, Rodolfo& Soto, Ricardo& Barcelos, Thiago S.…[et al.]. Using Black Hole Algorithm to Improve EEG-Based Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130650
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130650
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)