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ENERO-DICIEMBRE 2017 - Volumen: 4 - Páginas: [14 p.]
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RESUMEN:La problemática que se aborda en este trabajo es la ausencia de un método fiable para la identificación de emociones que garantice una detección certera a partir de una señal electroencefalográfica (EEG) obtenida mediante una interfaz Cerebro-Computadora (BCI) portátil. Este trabajo tiene el objetivo principal de plantear un método de obtención de parámetros (atributos) para la clasificación de patrones relacionados a la actividad de señales EEG durante un estímulo afectivo, respondiendo a la actual necesidad de construir computadoras que favorezcan el entendimiento del comportamiento emocional humano y su aplicación en otros campos de investigación. El método consiste en utilizar descomposición Wavelet diádica discreta aplicada a las señales de EEG preprocesadas, provenientes de un sólo sensor, para la extracción de datos representativos, seguido de la etapa de selección de atributos, y en seguida pasar a la clasificación supervisada de los patrones con diferentes tipos de algoritmos, comparando por último sus resultados, con la finalidad de discernir el conjunto de condiciones que mejoren el desempeño del método.Se utilizó una base de datos de acceso público para probar el método propuesto. Los resultados de la clasificación arrojaron una asertividad promedio de 66,5% para el eje de arousal y 68,1% para el eje de valencia, con el clasificador Naive-Bayes y el algoritmo de selección de correlación individual con respecto a la clase. En resumen, el método es potencialmente útil con una etapa de entrenamiento no exhaustiva utilizando el clasificador Naive Bayes, que es una ventaja durante la detección de emociones ejecutada en tiempo real, y señala la viabilidad de utilizar un número mínimo de sensores, reemplazándolos por combinaciones de características. Palabras clave: Cómputo afectivo, Interfaz, Cerebro, Interacción Humano-Computadora, Detección, Portátil.
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