hrvatski

Inteligentni programski sustavi u biomedicinskim aplikacijama

Fokus rada je istraživanje mogućnosti klasifikacije emocija iz snimanog EEG-a i drugih fizioloških signala poput temperature i vodljivosti kože. Emocije za bazu podataka su izazivane tako što su subjektima prikazivani glazbeni video spotovi. Primjena raspoznavanja emocija prilikom slušanja glazbe je upoznavanje ukusa slušatelja, s ciljem preporuke novih pjesama prema trenutnom raspoloženju. Emocije su definirane u dimenzijskom modelu pobuđenost – ugoda. Raspoznavanje emocija se temelji na različitim stupnjevima aktivacije mozga odnosno moždanih hemisfera prilikom pojedinog emotivnog stanja. EEG signali su obrađeni multirezolucijskom diskretnom valićnom transformacijom u četiri razine nakon čega su odabrane razine dekompozicije koje odgovaraju alpha i beta frekvencijskim pojasima. Iz odabranih su razina izlučene značajke energije i snage koeficijenata razlaganja, te su za različite klasne podjele emocija izrađeni klasifikatori tj. slučajne šume. Nakon analize važnosti, reduciran je skup značajki. Grafički prikaz konačnih rezultata dokazuje postojanje veze između emocija i EEG-a, ali i ukazuje na teško izazivanje pojedinih emotivnih stanja.

klasifikacija emocija; elektroencefalografija; dimenzijski prostor ugoda -pobuđenost; obrada signala; diskretna valićna transformacija; slučajne šume

nije evidentirano