Original title:
EEG Classification Model for Emotion Detection Using Python
Translated title:
EEG Classification Model for Emotion Detection Using Python
Authors:
Vengerová, Veronika ; Zaheer, Muhammad Asad (referee) ; Jawed, Soyiba (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2023
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Táto práca sa zaoberá rozoznávaním emócií z elektroencefalogramu (EEG). Dva modely na binárnu klasifikáciu emócií, kde jeden model klasifikuje neutrálnu emóciu alebo strach a druhý šťastie a smútok. Počas práce boli vyskúšané mnohé rôzne architektúry, pričom najlepšie výsledky boli dosiahnuté modelom pozostávajúcim z dvoch vetiev KNN-LSTM spojenými pred výstupnou vrstvou. Výsledná presnosť bola 87.309% na klasifikáciu šťastia a smútku a 84.865% na klasifikáciu neutrálnej emócie a strachu.
This thesis deals with the task of recognizing emotions from electroencephalogram (EEG). Two models were trained for binary classification of emotions, where one classifies neutral emotion or fear and the other classifies happiness or sadness. During the work on this thesis many different architectures were tried, and the best result was obtained using a model with two branches of CNN-LSTM connected before the output layer. The resulting accuracy was 87.309% for sad-happy classification and 84.865% for neutral-fear emotion.
Keywords:
CNN; EEG; Elektroencefalografie; GRU; hlboké učenie; klasifiká- cia emócií; konvolučné neurónové siete; LSTM; nespracované EEG; rekurentné neurónové siete; rozoznávanie emóciií; strojové učenie; CNN; convolutional neural networks; deep learning; EEG; Electroencephalography; emo- tion classification; emotion recognition; GRU; LSTM; machine learning; raw EEG; recurrent neural networks
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/211050