Person-independent emotion and gender prediction (EGP) system using EEG signals
المؤلفون المشاركون
You, Xinge
Isa, Haytham
Peng, Qinmu
Isa, Sali
Peng, Ruijiao
Wang, Jing
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2022)، ص ص. 629-638، 10ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a person-independent Emotion and Gender Prediction (EGP) system using Electroencephalography (EEG) brain signals.
First, Short Time Fourier Transform (STFT) technique is implemented to get the time-frequency information for the selected electrode (Fz Electrode).
Then, it is splitted into twenty sequential batches according to the electrode recorded time in seconds, and the maximum EEG activation voltage is located for every frequency level within each batch to create a 2D time-frequency extraction feature.
Next, sparse auto encoder is applied to convert the distribution of the extracted feature into more compact and distinguished one instead.
For system evaluation, Human-Computer Interaction) database (MAHNOB-HCI) public dataset with five-fold-cross validation classifier are used and implemented.
In experiments, the proposed extracted feature improves the results of both emotion and gender prediction.
For emotion prediction, the highest average accuracy is 97.07\%, 93.27% and 91.72\% for three, four and six emotions with Convolutional Neural Network (CNN) classifier, respectively.
While, for gender prediction, experiments are tested related to neutral, amusement, happy, sad, and the mix of all these emotions, the highest average accuracy is obtained with CNN classifier in all emotion states (>95%) including the state of mixing all emotions together.
As well as, the ability to distinguish between genders in case of mixing different emotions together is practically approved.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Isa, Haytham& Peng, Qinmu& Isa, Sali& You, Xinge& Peng, Ruijiao& Wang, Jing. 2022. Person-independent emotion and gender prediction (EGP) system using EEG signals. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 4, pp.629-638.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437334
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Isa, Haytham…[et al.]. Person-independent emotion and gender prediction (EGP) system using EEG signals. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 4 (Jul. 2022), pp.629-638.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437334
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Isa, Haytham& Peng, Qinmu& Isa, Sali& You, Xinge& Peng, Ruijiao& Wang, Jing. Person-independent emotion and gender prediction (EGP) system using EEG signals. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 4, pp.629-638.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437334
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 636-637
رقم السجل
BIM-1437334
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