Using electroencephalograms to interpret and monitor the emotions

Le long voyage de la technologie a totalement changé la vie des gens : les humains ont marché sur la lune, les rovers1 découvrent Mars, les ordinateurs sont une partie inséparable de nos vies et dans le domaine de la santé, il y a des traitements pour beaucoup de maladies et l’espérance de vie a été significativement accrue. En plus, les scientifiques ont étudié les émotions humaines et ont essayé de les détecter en se basant sur differents paramètres tels que l'expression faciale, la parole et l'intonation, la réponse électrique et la communication verbale. Ces méthodes fonctionnent sur la base de l'effet des émotions humaines sur le corps et le comportement, mais l'émotion n'est pas le seul paramètre qui affecte le corps et les attitudes des gens. De plus, les personnes pourraient faire semblant, cacher leurs émotions et contrôler leurs réactions. En plus, les personnes ayant une limitation physique réduiront la précision de la reconnaissance correcte des émotions. Les chercheurs ont trouvé une relation directe entre les émotions et les activités cérébrales, les gens ou les limitations physiques ne pourront pas réduire la certitude de l'émotion détectée.  Nous avons utilisé les EEG (électroencéphalogramme) pour créer un outil appelé Emotimap, qui détecte les émotions actuelles, surveille l'évolution émotionnelle en temps réel, et détecte également l'émotion générale. L'émotion actuelle est ressentie de façon brève et forte par rapport à des facteurs émotionnels et l’émotion générale est celle qui engage les gens pendant une longue période. Emotimap utilise des formules pour calculer l'Arousal et la Valence des personnes, puis ignore les sensations non stabilisées et cartographie le résultat sur les deux dimensions du diagramme de Circumplex de Russel pour détecter les émotions.  Nous avons demandé à 20 personnes de participer à une expérimentation dans laquelle ils sont confrontés à différents facteurs émotionnels dans une réalité virtuelle (RV) isolée pour observer et sauvegarder l'information du facteur émotionnel et de leurs réactions. Les résultats montrent que les participants ont ressenti exactement ce qui était attendu avec le taux de 37,73% lorsque la distance métrique est seulement 1,55%, la distance métrique étant la proximité du ressenti et de l’émotion attendue (un plus petit nombre montre la plus grande similitude). La comparaison des différentes formules montre que les équations les plus similaires sont des formules avec le même nombre de capteurs utilisant avec 𝛽 et 𝛽low le taux de 40% de similarité, avec une distance métrique entre 20% à 60%. La raison est que certaines équations détectent les émotions plus tôt et d'autres forment des pics d’amplitude plus grands. En détail, les relations mathématiques avec 𝛽high détectent une émotion un peu plus tôt que les équations avec 𝛽low. De plus, les formules avec douze capteurs suivent les changements très faibles d’amplitude des EEG, les formules avec quatre capteurs sont plus sensibles dans les pics, et les formules avec deux capteurs sont les plus sensibles. La comparaison de la similarité des réactions des participants avec la similarité des caractéristiques basées sur le test Big 5 montre que l'effet de la mémoire est plus fort que l'effet de leur caractéristiques. En analysant les résultats, Emotionap a pu détecter avec succès l'émotion générale du participant avec un taux de 95%.

Keyphrases: AI, Emotion, EEG, VR, IA, Émotion, RV