Dissertação

Learning Data Representation and Emotion Assessment from Physiological Data EVALUATED

As respostas emocionais desempenham um papel vital na comunicação humana e na interação com novas tecnologias. Visando compreender diferentes emoções, e a pensar no desenvolvimento de interfaces digitais mais eficazes, esta dissertação explora a utilização de algoritmos de aprendizagem automática para analisar dados fisiológicos. Numa abordagem inovadora, sinais de eletroencefalograma pré-frontais e fotopletismogramas de 25 indivíduos foram recolhidos enquanto estes assistiam a anúncios televisivos, através da banda BrainBIT (EMOTAI). Usando como input os dados recolhidos, Redes Neuronais Convolucionais foram treinadas para aprenderem novas representações dos dados e classificarem os sinais adquiridos de acordo com a escala Positive and Negative Affect Schedule. Esta abordagem obteve resultados promissores, com valores F1 médios de 76.6% para Positive Affect e 83.3% para Negative Affect. Seguidamente, interpretaram-se as representações apreendidas através do cálculo de correlações entre métricas extraídas dos sinais e a respectiva classificação final. Semelhante tarefa foi implementada usando Support-Vector Machines com métricas extraídas manualmente como input. Valores F1 médios 79.0% para Positive Affect e 81.9% para Negative Affect foram obtidos com o kernel gaussiano e métricas normalizadas. O desempenho dos classificadores foi optimizado através da selecção das melhores métricas. Em ambas as abordagens, as métricas mais importantes pareceram ser a potência das bandas alfa, e os índices de assimetria e sincronização. As métricas consideradas coincidiram com as apreendidas pelas Rede Neuronais e com as selecionadas por Support-Vector Machines, reforçando a sua validade para estudos emocionais. Por fim, identificação biométrica também foi testada com Support-Vector Machines, atingindo uma precisão média de 79.0%.
Emoções, fotopletismografia, electroencefalografia, Positive and Negative Affect Schedule, aprendizagem automática, extracção de features

Novembro 22, 2019, 10:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Ana Luísa Nobre Fred

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Associado

ORIENTADOR

Hugo Alexandre Teixeira Duarte Ferreira

Instituto de Biofísica e Engenharia Biomédica, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa

Doutor