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首页> 外文期刊>Affective Computing, IEEE Transactions on >DECAF: MEG-Based Multimodal Database for Decoding Affective Physiological Responses
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DECAF: MEG-Based Multimodal Database for Decoding Affective Physiological Responses

机译：DECAF：基于MEG的多模态数据库，用于解码情感性生理反应

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In this work, we present —a multimodal data set for oding user physiological responses to fective multimedia content. Different from data sets such as DEAP and MAHNOB-HCI , DECAF contains (1) brain signals acquired using the Magnetoencephalogram (MEG) sensor, which requires little physical contact with the user’s scalp and consequently facilitates naturalistic affective response, and (2) explicit and implicit emotional responses of 30 participants to 40 one-minute music video segments used in and 36 movie clips, thereby enabling comparisons between the EEG versus MEG modalities as well as movie versus music stimuli for affect recognition. In addition to MEG data, DECAF comprises synchronously recorded near-infra-red (NIR) facial videos, horizontal Electrooculogram (hEOG), Electrocardiogram (ECG), and trapezius-Electromyogram (tEMG) peripheral physiological responses. To demonstrate DECAF’s utility, we present (i) a detailed analysis of the correlations between participants’ self-assessments and their physiological responses and (ii) single-trial classification results for , and , with performance evaluation against existing data sets. DECAF also contains emotion annotations for movie clips from seven users, which we use to demonstrate dynamic emotion prediction.
机译：在这项工作中，我们提出了一个-多模态数据集，用于评估用户对有效多媒体内容的生理反应。与DEAP和MAHNOB-HCI等数据集不同，DECAF包含（1）使用磁脑图（MEG）传感器获取的大脑信号，该信号几乎不需要与用户的头皮进行物理接触，因此有助于自然的情感反应，以及（2）显式和30名参与者对40个一分钟音乐视频片段和36个电影剪辑中使用的隐式情感响应，从而可以比较EEG与MEG方式以及电影与音乐刺激之间的情感识别。除MEG数据外，DECAF还包括同步记录的近红外（NIR）面部视频，水平眼电图（hEOG），心电图（ECG）和斜方肌电图（tEMG）周围生理反应。为了展示DECAF的效用，我们提出（i）参与者自我评估与其生理反应之间的相关性的详细分析，以及（ii）和的单次试验分类结果，并根据现有数据集进行绩效评估。 DECAF还包含来自七个用户的电影剪辑的情感注释，我们使用它们来演示动态情感预测。

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