Αναγνώριση Συναισθήματος από Hλεκτροεγκεφαλογράφημα με εφαρμογή τεχνικών Riemmanian Γεωμετρίας για την ανάλυση πολυκαναλικού σήματος
Creators: name: Διαμαντάκη, Μαρία Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Αναγνώριση Συναισθήματος
Hλεκτροεγκεφαλογράφημα
Γεωμετρία του Ρίμαν
Emotion Recognition
EEG
Riemmanian Geometry

description: Η διεπαφή υπολογιστή εγκεφάλου (BCI) είναι ένα χρήσιμο εργαλείο για την υποστήριξη της ανθρώπινης επικοινωνίας και συχνά υλοποιείται με τη χρήση ηλεκτροεγκεφαλογραφίας (EEG). Η αδυναμία κατανόησης του ανθρώπινου συναισθήματος απο την πλευρά των μηχα- νών, αποτελεί μία από τις αδυναμίες τους που δυσχεραίνουν την κατανόηση της ανθρώπινης φύσης. Ωστόσο, αυτή η επινοινωνία ανθρώπου-μηχανής δύναται να βρει εφαρμογή και να βελ- τιώσει την ανθρώπινη καθημερινότητα σε πολλαπλούς τομείς, όπως της υγείας, της παιδείας κ.α. Στη συγκεκριμένη εργασία, επιχειρούμε να κατασκευάσουμε ένα εργαλείο που στοχεύει στην αποκωδικοποίηση ηλεκτροεγκεφαλογραφικών σημάτων (EEG) για την κατανόηση του ανθρώπινου συναισθήματος. Για την ανάπτυξη του μοντέλων χρησιμοποιείται το DEAP dataset, στο οποίο περιλαμβάνονται σήματα EEG από τέσσερις συναισθηματικές καταστά- σεις: το σθένος, τη διέγερση, τη κυριαρχία και τη συμπάθεια, εκ των οποίων επικεντρονώ- μαστε στις 2 πρώτες, στο σθένος και την διέγερση, ορίζοντας το πρόβλημα, ως πρόβλημα δυαδικής κατηγοριοποίησης (πχ.υψηλο ή χαμηλό σθενος). Για τον σχεδιασμό εκάστοτε μο- ντέλου (σθένος, διέγερση) κατηγοριοποιήσης ικανού να διακρίνει τα συναισθήματα μέσα από τα σήματα EEG, εφαρμόστηκαν 3 κατηγορίες πειραμάτων με βάση την προεπεξεργα- σία των δεδομένων. Η πρώτη κατηγορία πειραμάτων περιλαμβάνει το EEG σήμα στο πεδίο του χρόνου, ενώ στην δεύτερη και τρίτη κατηγορία εφαρμόζεται διακριτός μετασχηματισμός κυματιδίων (DWT) 4 επιπέδων. Επιπλέον, στην τρίτη περίπτωση, ο μετασχηματισμός εκτε- λείται ανά παράθυρο 4 δευτερολέπτων με 2 δευτερόλεπτα επικάλυψη και πραγματοποιείται υπολογισμός στατιστικών μετρήσεων (ενέργεια σήματος, μέση τιμή, τυπική απόκλιση κ.α) σε σχέση με τους αναλυτικούς συντελεστές κάθε μετασχηματισμού. Βάση όλων των πειρα- μάτων αποτελεί η riemannian γεωμετρία για τον υπολογισμό των πινάκων συνδιακύμανσης και την προβολή τους στον εφαπτόμενο χώρο που αντικατοπτρίζεται από τα πειράματα με την χρήση του TSClassifier και του FgMDM ενώ σαν σημεία αναφοράς χρησιμοποιούνται οι αλγόριθμοι MDM και ΚΝΝ. Μέσα από τον πειραματισμό με πολλαπλές μεθόδους προεπεξερ- γασίας και διαφορετικούς ταξινομητές, αποδείχτηκε πως η χρήση του DWT σε συνδυασμό με την εφαρμογή της riemannian γεωμετρίας και προβολής των δεδομένων στον εφαπτό- μενο χώρο (TSClassifier) απέφερε ακρίβεια 70.31% ως προς το σθένος και 72.39% ακρίβεια ως προς την διέγερση, η οποία αποτελεί μια ανταγωνιστική επίδοση σε σχέση με ανάλογες εργασίες της βιβλιογραφίας
description: Brain computer interface (BCI) is a useful tool to support human communication and is often implemented using electroencephalography (EEG). The inability of machines to understand human emotion is one of their weaknesses that make it difficult to understand human nature. However, BCI can find application and improve human daily life in multiple areas, such as health care, education, etc. In this paper, we attempt to design a model focused on decoding electroencephalographic (EEG) signals to understand human emotion. The DEAP dataset is used to develop the model, which includes EEG signals from four emotional states: valence, arousal, dominance and likeness, from which we focus on the first 2 states, valence and arousal, formulating a binary classification problem (eg high or low valence). To design each classification model for the respective state (valence, arousal) capable of distinguishing emotions through EEG signals, 3 categories of experiments were applied based on data preprocessing methodology. The first category of experiments includes the EEG signal in the time domain, while in the second and third categories a 4-level discrete wavelet transform (DWT) is applied. Additionally, in the third case, the transformation is performed per 4-second window with 2-second overlap, and statistical metrics (signal power, mean value, standard deviation, etc.) are calculated in terms of the analytical coefficients of each transformation. The basis of all the experiments is the riemannian geometry for the calculation of the covariance matrices and their projection in the tangent space reflected by the experiments using the TSClassifier and the FgMDM, while the MDM and KNN algorithms are used as reference points. Through experimentation with multiple preprocessing methods and different classifiers, it was shown that the use of DWT in conjunction with the application of riemannian geometry and tangent space projection (TSClassifier) yielded the optimal results, 70.31% valence accuracy and 72.39% in terms of arousal, which is a competitive performance compared to similar machine learning models that we meet in the literature