Fusion of Facial Expressions and EEG for Multimodal Emotion Recognition
المؤلفون المشاركون
Pan, Jiahui
Huang, Yongrui
Yang, Jianhao
Liao, Pengkai
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes two multimodal fusion methods between brain and peripheral signals for emotion recognition.
The input signals are electroencephalogram and facial expression.
The stimuli are based on a subset of movie clips that correspond to four specific areas of valance-arousal emotional space (happiness, neutral, sadness, and fear).
For facial expression detection, four basic emotion states (happiness, neutral, sadness, and fear) are detected by a neural network classifier.
For EEG detection, four basic emotion states and three emotion intensity levels (strong, ordinary, and weak) are detected by two support vector machines (SVM) classifiers, respectively.
Emotion recognition is based on two decision-level fusion methods of both EEG and facial expression detections by using a sum rule or a production rule.
Twenty healthy subjects attended two experiments.
The results show that the accuracies of two multimodal fusion detections are 81.25% and 82.75%, respectively, which are both higher than that of facial expression (74.38%) or EEG detection (66.88%).
The combination of facial expressions and EEG information for emotion recognition compensates for their defects as single information sources.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Yongrui& Yang, Jianhao& Liao, Pengkai& Pan, Jiahui. 2017. Fusion of Facial Expressions and EEG for Multimodal Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139849
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Yongrui…[et al.]. Fusion of Facial Expressions and EEG for Multimodal Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139849
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Yongrui& Yang, Jianhao& Liao, Pengkai& Pan, Jiahui. Fusion of Facial Expressions and EEG for Multimodal Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139849
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139849
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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