DOI: 10.24075/vrgmu.2019.037

ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Определение эмоционального состояния свёрточной нейронной сетью по данным электроэнцефалографии

Информация об авторах

Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Калининград, Россия

Для корреспонденции: Наталья Николаевна Шушарина
ул. Университетская, д. 2, г. Калининград, 236006; moc.liamg@anirahsuhsnn

Информация о статье

Вклад авторов в работу: В. Б. Савинов, С. А. Ботман, В. В. Сапунов и В. А. Петров — сбор и обработка материала, написание текста статьи; И. Г. Самусев — написание, редактирование текста статьи; Н. Н. Шушарина — руководство и редактирование статьи.

Статья получена: 21.03.2019 Статья принята к печати: 16.05.2019 Опубликовано online: 29.05.2019
|

Существующие методы определения эмоционального состояния, основанные на регистрации тональности голоса и мимики, не обладают достаточной точностью и специфичностью. Эти показатели можно повысить с помощью анализа биосигналов, которые не проходят через сознательные фильтры, для чего необходимо создание эффективного алгоритма определения эмоционального состояния на основании анализа электрофизиологических сигналов. Целью работы было провести бинарную классификацию валентности эмоционального состояния по данным электроэнцефалографии с использованием сверточной нейронной сети и сравнить эффективность ее работы с эффективностью метода случайного леса. В качестве подопытного был выбран здоровый 30-летний мужчина. В течение 10 сессий по 2 ч каждая с подопытного производили запись электроэнцефалограммы во время просмотра им специально сформированного набора видеофильмов. Полученный сигнал фильтровали, сегментировали и использовали для обучения классификаторов. При использовании сети удалось достичь значения F1-меры, равного 87%, что превышает показатель, полученный при использовании метода случайного леса с входными данными в виде вектора признаков (67%). Достигнутые результаты свидетельствуют о высокой перспективности применения нейронных сетей сверточного типа в общем, и предложенной архитектуры, в частности, для решения задач по распознаванию эмоционального состояния по данным электрофизиологических сигналов. Дальнейшие работы по развитию подхода могут быть направлены на оптимизацию архитектуры сети для расширения числа идентифицируемых классов, а также повышения обобщающей способности сети при работе с большим количеством испытуемых.

Ключевые слова: электроэнцефалограмма, машинное обучение, искусственные нейронные сети, эмоциональное состояние, валентность, глубокое обучение, свёрточные сети

КОММЕНТАРИИ (0)