EDA（皮膚電気活動）における感情推定

Comparative Analysis of Electrodermal Activity Decomposition Methods in Emotion Detection Using Machine Learning

内容

機械学習モデルを使用して、2つのEDA分解アルゴリズムのパフォーマンスを比較する研究。感情（面白い、退屈な、リラックスした、怖い）を検出することを目的としている。公開されているContinuously Annotated Signals of Emotion（CASE）データセットから得られたEDAデータが使用された

方法

EDAデータはcvxEDAおよびBayesianEDAなどの分解手法を使用して前処理および分解された。12個の時間領域特徴量が抽出された。ロジスティック回帰（LR）およびサポートベクターマシン（SVM）などの機械学習アルゴリズムが適用された

結果

cvxEDAとBayesianEDAの両方でEDA信号が分解された場合、感情検出タスクにおいて高い精度が得られた。SVMはLRよりも高い精度で感情を検出した。

この研究は、感情認識技術に対するEDA分解アルゴリズムの有用性を示している。