Использование многослойного перцептрона для предсказания эмоционального состояния человека

Аннотация

Статья посвящена использованию математических методов (модель машинного обучения — многослойный перцептрон и генетический метод отбора признаков) для распознавания эмоционального состояния человека на основе данных его электроэнцефалограммы и дальнейшего применения полученных результатов при создании программного обеспечения для нейроинтерфейсов «мозг — компьютер». Цель исследования — обучение многослойного перцептрона на базе данных ЭЭГ для его дальнейшего использования при решении задач распознавания эмоционального состояния человека. За основу были взяты датасет «Database for Emotion Recognition System —GAMEEMO», содержащий записи электроэнцефалограмм 28 участников эксперимента, а также данные анкет, в которых они описывали выраженность тех или иных своих эмоций, их характер и интенсивность в рамках двух характеристик — валентности (valence) и возбуждения (arousal). Участники играли в одну из четырех компьютерных игр, каждая из которых должна была провоцировать одно из четырех эмоциональных состояний: скуку, страх, спокойствие или радость, которые анализируются в данном исследовании. Признаками являлись значения сигналов мозга, зарегистрированные у участников эксперимента через определенный временной промежуток в процессе игры. Отбор признаков-электродов происходил посредством генетического алгоритма (для повышения точности предсказания и выявления наиболее важных с точки зрения модели областей мозга по декодированию состояний человека). Для сопоставления эмоциональных состояний (скука, страх, радость и спокойствие) использовалась схема классификации аффективных слов, предложенная Дж. Расселом. В результате генетический метод отбора признаков позволил выявить закономерности в расположении отобранных электродов при распознавании эмоций. Точность предсказания удалось повысить, проанализировав определенные диапазоны фреймов и выявив те временные отрезки, когда участники эксперимента сильнее всего испытывали ту или иную эмоцию в зависимости от событий, происходящих на данный момент в игре.