استخراج الميزات واختيارها للتعرف على العواطف من EEG

يسمح التعرف على العواطف من إشارات EEG بالتقييم المباشر للحالة "الداخلية" للمستخدم، والتي تعتبر عاملاً مهماً في التفاعل بين الإنسان والآلة. تمت دراسة العديد من الطرق لاستخراج الميزات، وعادةً ما يستند اختيار كل من الميزات المناسبة والأماكن الكهربائية إلى النتائج العلمية العصبية. ومع ذلك، تم اختبار ملاءمتها للتعرف على العواطف باستخدام مجموعة صغيرة من مجموعات الميزات المتميزة وعلى مجموعات بيانات مختلفة، وعادةً ما تكون صغيرة. من القيود الرئيسية أنه لا يوجد مقارنة منهجية للميزات. لذلك، نقوم بمراجعة طرق استخراج الميزات للتعرف على العواطف من EEG استنادًا إلى 33 دراسة. تم إجراء تجربة تقارن هذه الميزات باستخدام تقنيات التعلم الآلي لاختيار الميزات على مجموعة بيانات مسجلة ذاتيًا. تم تقديم النتائج فيما يتعلق بأداء طرق اختيار الميزات المختلفة، واستخدام أنواع الميزات المحددة، واختيار مواقع الأقطاب الكهربائية. تظهر الميزات المختارة بواسطة الطرق متعددة المتغيرات تفوقًا طفيفًا على الطرق أحادية المتغير. كما أن تقنيات استخراج الميزات المتقدمة لها مزايا على نطاقات الطاقة الطيفية المستخدمة بشكل شائع. كما تشير النتائج إلى تفضيل للمواقع على الفصوص الجدارية والوسطى الجدارية.