学校と認知心理学の国際ジャーナル
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概要

Emo-Gem: Amigos を使用したガウスモデルによる感情心理学的影響分析

マーティン・コステリス

人間の感情に直接影響を与える人間の感情（感情）の分析は、多くの心理的影響に対抗するために必須です。人間の感情はより貴重でリアルです。効果理論の歴史は、感情や感情を検出するという考えを暗示しており、行動を予測するには感情が必要であると思われます。提案された研究作業は、神経生理学的データを使用した堅牢なモデルを使用して実際の感情を予測することに基づいています。感情的な影響の変化は、生理学的信号を直接トリガーします。提示されたシステムは、ガウス混合モデルの概念を利用して、amigosデータセットを使用してガウス期待最大化手法（GEM）という新しい予測アルゴリズムを作成します。データセットは、心電図（ECG）、脳波（EEG）、皮膚電気反応（GSR）などの生理学的信号を考慮しました。データ処理後の統計的応答、感情ラベルに関する測定可能な結果、トレーニングサンプルとの一致応答は、得られた結果に直接影響します。提示されたシステムは、標準偏差、母平均などの統計パラメータの観点から、最先端のアプローチと比較検討されています。さまざまな参加者とそれらの固有の共変量ポイントの比較分析は、深い感情分析のために抽出されます。提案されたシステムは、怒り、軽蔑、嫌悪、幸福、悲しみなどの感情的影響の検出を実現します。改善された期待と最大化値抽出によるさまざまな反復学習に基づいて、提案されたシステムは、最小 5 回の反復で感情を検出します。