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首页> 外文会议>Humaine Association Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction >Emotion Detection from QRS Complex of ECG Signals Using Hurst Exponent for Different Age Groups
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Emotion Detection from QRS Complex of ECG Signals Using Hurst Exponent for Different Age Groups

机译：使用赫斯特指数对不同年龄组的ECG信号的QRS复合体的情感检测

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Emotion recognition using physiological signals is one of the key research areas in Human Computer Interaction (HCI). In this work, we identify the six basic emotional states (Happiness, sadness, fear, surprise, disgust and neutral) from the QRS complex of electrocardiogram (ECG) signals. We focus specifically on the nonlinear feature 'Hurst exponent' computed using two methods namely rescaled range statistics (RRS) and finite variance scaling (FVS). The study is done on emotional ECG data obtained using audio visual stimuli from sixty subjects belonging to three different age groups - children (9 to 16 years), young adults (18 to 25 years) and adults (39 to 68 years). The performance of the Hurst exponent computed using RRS and FVS for individual age groups resulted in a maximum average accuracy of 78.21%. The combined analysis of the all the age groups had a maximum average accuracy of 70.23%. In general, the results of all the six emotional states indicate better performance compared to previous research works. However, the performance needs to be further improved in order to develop a reliable and robust emotion recognition system.
机译：使用生理信号的情感识别是人机交互（HCI）中的关键研究领域之一。在这项工作中，我们从心电图（ECG）信号的QRS复合物中，确定了六种基本情感状态（幸福，悲伤，恐惧，惊喜，厌恶，中性）。我们专注于使用两种方法计算的非线性功能“赫斯特指数”，即重新定义范围统计（RRS）和有限方差缩放（FVS）。该研究是在使用属于三个不同年龄组的60个科目的音频视觉刺激获得的情绪ECG数据进行 - 儿童（9至16岁），年轻人（18至25岁）和成人（39至68岁）。使用RRS和FVS计算的Hurst指数的性能为各个年龄组产生的最大平均精度为78.21％。所有年龄组的综合分析最高的平均准确性为70.23％。通常，与以前的研究作品相比，所有六种情绪状态的结果表明表现更好。但是，需要进一步改进性能以开发可靠且强大的情感识别系统。

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