Feature Extraction and Selection for Emotion Recognition from EEG

特征提取 特征选择 模式识别(心理学) 计算机科学 人工智能 脑电图 单变量 脑-机接口 特征(语言学) 情绪识别 选择(遗传算法) 多元统计 机器学习 心理学 精神科 哲学 语言学
作者
Robert Jenke,Angelika Peer,Martin Buss
出处
期刊:IEEE Transactions on Affective Computing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:5 (3): 327-339 被引量:889
标识
DOI:10.1109/taffc.2014.2339834
摘要

Emotion recognition from EEG signals allows the direct assessment of the “inner” state of a user, which is considered an important factor in human-machine-interaction. Many methods for feature extraction have been studied and the selection of both appropriate features and electrode locations is usually based on neuro-scientific findings. Their suitability for emotion recognition, however, has been tested using a small amount of distinct feature sets and on different, usually small data sets. A major limitation is that no systematic comparison of features exists. Therefore, we review feature extraction methods for emotion recognition from EEG based on 33 studies. An experiment is conducted comparing these features using machine learning techniques for feature selection on a self recorded data set. Results are presented with respect to performance of different feature selection methods, usage of selected feature types, and selection of electrode locations. Features selected by multivariate methods slightly outperform univariate methods. Advanced feature extraction techniques are found to have advantages over commonly used spectral power bands. Results also suggest preference to locations over parietal and centro-parietal lobes.
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