Estudio comparativo de técnicas de caracterización y clasificación automática de emociones a partir de señales del cerebro

Gomez Lara, Jeferson Franklin Y Ordoñez Bolaños, Oswaldo Andres (2018) Estudio comparativo de técnicas de caracterización y clasificación automática de emociones a partir de señales del cerebro. Project Report. Universidad de Nariño, Pasto.

Text 92943.pdf Download (3MB)

Resumen

La electroencefalografía es una técnica exploratoria basada en el registro de la actividad eléctrica del cerebro. Por una parte, hoy en día, su práctica se ha hecho más común en el campo de la ingeniería y su uso ha traído grandes avances en el campo de la neuro-rehabilitación de diferentes extremidades del cuerpo humano. Por otra parte, se ha realizado un gran trabajo en el análisis de esta señal reconociendo actividad cerebral para el desarrollo de interfaces cerebro- computador (BCI). Diversos estudios han comprobado que las emociones humanas se pueden determinar por medio de señales medidas sobre el cuero cabelludo (EEG), éstas se han utilizado en la realización de diferentes tipos de interfaz cerebro- computador (BCI), diagnóstico de pacientes, reconocimiento de emociones, reconocimiento de acciones, etc. No obstante, aunque se han desarrollado diversos estudios, la determinación de un método que sea óptimo para la identificación de emociones a partir de señales EEG, considerando aspectos como precisión, coste computacional, y aplicaciones en tiempo real, es aún un problema abierto. Uno de los grandes problemas que se tiene en cuenta en el momento de clasificar este tipo de señales es que las emociones medidas poseen un alto grado de similitud entre ellas, generando una mayor dificultad en el momento de diferenciarlas. Con este estudio se establece aspectos importantes para la comparación y selección de técnicas de análisis de señales EEG y, además, se propone un método con un buen porcentaje de desempeño para la realización de la ardua tarea del reconocimiento de emociones a través de señales de electroencefalograma.

Tipo de Elemento:	Monografía (Project Report)
Información Adicional:	Asesor: Phd. Diego Hernán Peluffo Ordóñez
Palabras Clave:	electroencefalografía, técnica exploratoria, neuro-rehabilitación, actividad cerebral, computador (BCI)
Asunto:	T Tecnología > T Technology (General) T Tecnología > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Division:	Facultad de Ingeniería > Programa de Ingeniería Electrónica > Trabajos de grado
Depósito de Usuario:	Monitor Biblioteca 3 Quijano Guerrero
Fecha Deposito:	16 Jun 2023 14:12
Ultima Modificación:	16 Jun 2023 14:12
URI:	http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/8205

Ver Elemento