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다중 모달 생체신호를 이용한 딥러닝 기반 감정 분류 (Deep Learning based Emotion Classification using Multi Modal Bio-signals)

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최초등록일 2025.04.16 최종저작일 2020.02
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다중 모달 생체신호를 이용한 딥러닝 기반 감정 분류
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국멀티미디어학회
    · 수록지 정보 : 멀티미디어학회논문지 / 23권 / 2호 / 146 ~ 154페이지
    · 저자명 : 이지은, 유선국

    초록

    Negative emotion causes stress and lack of attention concentration. The classification of negative emotion is important to recognize risk factors. To classify emotion status, various methods such as questionnaires and interview are used and it could be changed by personal thinking. To solve the problem, we acquire multi modal bio-signals such as electrocardiogram (ECG), skin temperature (ST), galvanic skin response (GSR) and extract features. The neural network (NN), the deep neural network (DNN), and the deep belief network (DBN) is designed using the multi modal bio-signals to analyze emotion status. As a result, the DBN based on features extracted from ECG, ST and GSR shows the highest accuracy (93.8%). It is 5.7% higher than compared to the NN and 1.4% higher than compared to the DNN. It shows 12.2% higher accuracy than using only single bio-signal (GSR). The multi modal bio-signal acquisition and the deep learning classifier play an important role to classify emotion.

    영어초록

    Negative emotion causes stress and lack of attention concentration. The classification of negative emotion is important to recognize risk factors. To classify emotion status, various methods such as questionnaires and interview are used and it could be changed by personal thinking. To solve the problem, we acquire multi modal bio-signals such as electrocardiogram (ECG), skin temperature (ST), galvanic skin response (GSR) and extract features. The neural network (NN), the deep neural network (DNN), and the deep belief network (DBN) is designed using the multi modal bio-signals to analyze emotion status. As a result, the DBN based on features extracted from ECG, ST and GSR shows the highest accuracy (93.8%). It is 5.7% higher than compared to the NN and 1.4% higher than compared to the DNN. It shows 12.2% higher accuracy than using only single bio-signal (GSR). The multi modal bio-signal acquisition and the deep learning classifier play an important role to classify emotion.

    참고자료

    · 없음
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