Abstract: M. Elamir, W. Al-Atabany, M. Aldosoky (2018)

Proceedings of the 35th National Radio Science Conference (NRSC 2018), 205–213p. (2018) DOI:10.1109/NRSC.2018.8354365

Intelligent emotion recognition system using recurrence quantification analysis (RQA)

Emotion is an essential mental and physiological state that influences on the cognition, learning, communication and decision making; it could be changed between different cases like happiness, sadness, and anger as a reaction to external stimuli. Some disabled people or autistic children are unable to express their emotions which form a communication gap between them and the outside world. This makes emotion recognition plays an important role in filling this gap. This paper focuses on investigating the human emotions from two physiological signals; EEG and EMG, using recurrence quantification analysis (RQA) approach. Features optimization has been applied using one-way analysis of variance (ANOVA) test. Three supervised classifiers (regression tree, support vector machine, and k-nearest neighbor) have been used for classifying signals into three cases for each one of the two emotional dimensions (arousal and valence). The achieved accuracy reached to 94% for arousal and 92% for valence dimension.

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