Нейросетевая модель искусственного интеллекта для реализации аффективных вычислений на основе анализа электроэнцефалограмм

Статья посвящена анализу возможности оценки эмоционального состояния человека по особенностям работы головного мозга с использованием неинвазивных нейро-компьютерных интерфейсов. Проведен анализ публикаций последних лет, посвященных применению сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для оценки эмоционального состояния, выявлены актуальные проблемы в этой области. Описаны основные подходы к стимуляции головного мозга для получения информативных сигналов ЭЭГ, а также методы их анализа и распознавания. Предложена архитектура глубокой сверточной нейронной сети для анализа данных ЭЭГ, а также нейросетевая модель искусственного интеллекта для классификации 4 эмоций (страх, счастье, печаль, спокойствие) по шкале валентности-арозальности Рассела на основе двух сверточных нейронных сетей. Проведен эксперимент с участием 50 человек, которые просматривали эмоционально окрашенные видеоролики. Собраны данные ЭЭГ 50 испытуемых, которые использовались для обучения и тестирования нейросетевой модели. Результаты показали высокую точность классификации эмоций (94%±3,4%) с использованием беспроводного нейроинтерфейса.