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Fusion of Facial Expressions and EEG for Multimodal Emotion RecognitionFusión de expresiones faciales y EEG para el reconocimiento multimodal de emociones

Resumen

Este trabajo propone dos métodos de fusión multimodal entre señales cerebrales y periféricas para el reconocimiento de emociones. Las señales de entrada son el electroencefalograma y la expresión facial. Los estímulos se basan en un subconjunto de clips de películas que corresponden a cuatro áreas específicas del espacio emocional de valencia-despertar (felicidad, neutro, tristeza y miedo). Para la detección de la expresión facial, se detectan cuatro estados emocionales básicos (felicidad, neutralidad, tristeza y miedo) mediante un clasificador de red neuronal. Para la detección del EEG, se detectan cuatro estados de emoción básicos y tres niveles de intensidad de la emoción (fuerte, normal y débil) mediante dos clasificadores de máquinas de vectores de apoyo (SVM), respectivamente. El reconocimiento de emociones se basa en dos métodos de fusión a nivel de decisión de las detecciones de EEG y de expresión facial mediante una regla de suma o una regla de producción. Veinte sujetos sanos participaron en dos experimentos. Los resultados muestran que las precisiones de las dos detecciones de fusión multimodal son del 81,25 y 82,75%, respectivamente, que son superiores a las de la detección de expresiones faciales (74,38%) o del EEG (66,88%). La combinación de información de expresiones faciales y EEG para el reconocimiento de emociones compensa sus defectos como fuentes de información individuales.

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  • Formato:pdf
  • Idioma:Ingl閟
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