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Title: Modelo de clasificación de señales EEG usando Random Forest
Authors: Riofrío Luzcando, Diego Fernando
Vásquez Mena, Ricardo Fabián
Keywords: DATA SCIENCE
CLASIFICACIÓN DE SENTIMIENTOS
SEÑALES ELECTROENCEFALOGRÁFICAS
INTERFAZ CEREBRO COMPUTADORA
EMOTIV EPOC
RANDOM FOREST
Issue Date: Aug-2021
Publisher: Universidad Internacional SEK
Citation: CT-MSIDS V985m/2021
Abstract: Emotions are one of the components of human beings that are essentials in daily activities, like interaction with other people, decision making and learning. Due to what was exposed, it is important to detect, recognize and interpret emotions using computer systems to improve communication between people and machines, which facilitates to computers to understand communication between humans. This study proposes the generation of a model which allows the classification of people's feelings, from their EEG signals. To accomplish this objective, the “brain-computer interface EMOTIV EPOC” was used, which allowed the collection of electroencephalographic information from 50 persons. The obtained information was stored in a database for the generation of a model with its respective classification analysis. To predict three moods (happy, sad and relaxed) of the signals of any person, a model was generated using Random Forest, which got accuracies of 97.21% for joy, 76% for relaxation and 76% for sadness. Finally, the model was used to generate a real-time prediction algorithm for the three emotions, which captures the person's EEG signals, then executes the generated algorithm and displays the result on the screen through representative images of each emotion.
Description: Las emociones son uno de los componentes importantes del ser humano, siendo así una parte valiosa para las actividades diarias como la interacción con las personas, toma de decisiones y aprendizaje. Por este motivo es importante detectar, reconocer e interpretar las emociones utilizando sistemas computacionales para mejorar la comunicación entre personas y máquinas con lo que se facilitaría la capacidad de las computadoras para entender la comunicación entre humanos. En este estudio se propone la generación de un modelo que permita la clasificación de los sentimientos de las personas a partir de sus señales EEG, para esto se utilizó la interfaz cerebro-computadora EMOTIV EPOC, la cual permitió la recopilación de la información electroencefalográfica de 50 personas, a las cuales se les mostró recursos audiovisuales que ayudaron a provocar el estado de ánimo deseado. La información obtenida fue almacenada en una base de datos para la generación del modelo y el análisis de clasificación respectivo. Para predecir los tres estados de ánimo (alegre, triste y relajado), de las señales de cualquier persona, se generó un modelo utilizando Random Forest, del que se obtuvieron resultados de precisión del 97.21% para alegría, 76% para relajación y 76% tristeza. Finalmente, se utilizó el modelo para la generación de un algoritmo de predicción en tiempo real de las tres emociones, el cual capta las señales EEG de la persona, ejecuta el algoritmo generado y visualiza el resultado en pantalla mediante imágenes representativas de cada emoción
URI: https://repositorio.uisek.edu.ec/handle/123456789/4264
Appears in Collections:Maestría en Sistemas de Información con mención en Data Science

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