EEG Based Emotion Recognition with Convolutional Neural Networks
Yazarlar (2)
Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Çizmeci Hitit Üniversitesi, Türkiye
Doç. Dr. Caner ÖZCAN Karabük Üniversitesi, Türkiye
| Bildiri Türü | Tebliğ/Bildiri | Bildiri Dili | Türkçe |
| Bildiri Alt Türü | Tam Metin Olarak Yayınlanan Tebliğ (Ulusal Kongre/Sempozyum) | ||
| Bildiri Niteliği | Web of Science Kapsamındaki Kongre/Sempozyum | ||
| DOI Numarası | 10.1109/SIU49456.2020.9302498 | ||
| Kongre Adı | 28. IEEE SİNYAL İŞLEME ve İLETİŞİM UYGULAMALARI KURULTAYI | ||
| Kongre Tarihi | 05-10-2020 / 07-10-2020 | ||
| Basıldığı Ülke | Türkiye | Basıldığı Şehir | Online |
| Bildiri Linki | http://dx.doi.org/10.1109/siu49456.2020.9302498 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Görüntü İşleme
|
||
| Özet |
| The use of multichannel electroencephalography (EEG) signals has become increasingly common in emotion recognition. However, studies have shown that due to the complexity of EEG signals, even the signals recorded from the same person may be disturbed. Therefore, EEG signals from the human brain need to be accurately and consistently analyzed and processed. With the method based on the Welch power spectral density estimation and a convolutional neural network, a high degree of classification accuracy was obtained on the SEED EEG dataset. |
| Anahtar Kelimeler |
| convolutional neural network | Electroencephalography | emotion analysis | feature extraction |
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 3 |
| Scopus | 7 |
| Google Scholar | 8 |