Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Trong Hệ Thống Nhận Dạng Cảm Xúc Dựa Trên Tín Hiệu Điện Não

• Tác giả: Ngô Quốc Trung
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Phương Huy
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Trong Nhận Dạng Cảm Xúc Từ Tín Hiệu Điện Não
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN NÃO ĐỒ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU SÓNG ĐIỆN NÃO
• 1.1. Tổng quan về tín hiệu điện não
• 1.2. Khái quát chung về EEG (Electroencephalogram)
• 1.3. Thu nhận và đo đạc tín hiệu điện não EEG
• 1.4. Các dạng sóng điện não
• 2. CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG CẢM XÚC DỰA TRÊN SÓNG ĐIỆN NÃO SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON
• 2.1. Biến đổi wavelet trong hệ thống nhận dạng cảm xúc
• 2.2. Vai trò của WT trong quá trình nhận dạng cảm xúc
• 2.3. Các tham số đặc trưng của WT trong việc nhận dạng cảm xúc
• 2.4. Phương pháp sử dụng mạng Nơ-ron
• 2.4.1. Tổng quan về mạng Neural
• 2.4.2. Đặc trưng của mạng neural
• 2.4.3. Phân loại mạng neural nhân tạo
• 2.4.4. Xây dựng mạng neural
• 2.4.5. Huấn luyện mạng neural
• 2.4.6. Thu thập dữ liệu cho mạng neural
• 2.4.7. Biểu diễn kiến thức cho mạng neural
• 2.4.8. Một số vấn đề của mạng neural
• 2.4.9. Ứng dụng của mạng neural
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG MÔ PHỎNG
• 3.1. Chuẩn bị dữ liệu mẫu
• 3.2. Phương pháp trạng thái cảm xúc sử dụng mạng Nơ-ron
• 3.2.1. Xây dựng mạng Nơ-ron
• 3.2.2. Huấn luyện mạng nơ-ron
• 3.2.3. Chương trình huấn luyện mạng Nơ-ron trên Matlab/toolbox
• 3.3. Thiết kế giao diện người dùng GUI
• 3.3.1. Thiết kế giao diện GUI cho phương pháp trạng thái cảm xúc
• 3.3.2. Các bước thực hiện quá trình phân tích WT sử dụng giao diện thiết kế trên GUI

I. Tổng quan về ứng dụng mạng nơ ron trong nhận dạng cảm xúc

Mạng nơ ron đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân tích cảm xúc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu tâm lý học và công nghệ thông tin. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng mạng nơ ron có khả năng học hỏi và phát hiện các mẫu phức tạp trong dữ liệu EEG, từ đó giúp nhận diện cảm xúc một cách hiệu quả hơn.

1.1. Khái niệm về mạng nơ ron và tín hiệu điện não

Mạng nơ ron là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc của não người. Tín hiệu điện não (EEG) là các tín hiệu điện được ghi lại từ bề mặt da đầu, phản ánh hoạt động điện của não. Việc kết hợp hai yếu tố này tạo ra một nền tảng vững chắc cho việc nhận dạng cảm xúc.

1.2. Lịch sử phát triển của nhận dạng cảm xúc

Nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não đã được nghiên cứu từ những năm 1920. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ máy học và mạng nơ ron, khả năng nhận diện cảm xúc đã được cải thiện đáng kể trong những năm gần đây.

II. Thách thức trong việc nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não

Mặc dù có nhiều tiến bộ, việc nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như nhiễu tín hiệu, độ chính xác của thiết bị ghi nhận và sự đa dạng trong phản ứng cảm xúc của con người đều ảnh hưởng đến kết quả. Việc phát triển các phương pháp mới để xử lý và phân tích dữ liệu EEG là rất cần thiết.

2.1. Nhiễu tín hiệu và độ chính xác

Nhiễu tín hiệu từ môi trường bên ngoài và các yếu tố sinh lý có thể làm giảm độ chính xác của việc nhận dạng cảm xúc. Cần có các phương pháp lọc và xử lý tín hiệu hiệu quả để cải thiện độ chính xác.

2.2. Đa dạng trong phản ứng cảm xúc

Mỗi cá nhân có thể có phản ứng cảm xúc khác nhau đối với cùng một kích thích. Điều này tạo ra sự khó khăn trong việc xây dựng một mô hình chung cho tất cả mọi người.

III. Phương pháp sử dụng mạng nơ ron trong nhận dạng cảm xúc

Có nhiều phương pháp khác nhau để áp dụng mạng nơ ron trong nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các mô hình học sâu, mạng nơ ron tích chập (CNN) và mạng nơ ron hồi tiếp (RNN). Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu.

3.1. Mô hình học sâu trong nhận dạng cảm xúc

Mô hình học sâu cho phép mạng nơ ron tự động học các đặc trưng từ dữ liệu mà không cần phải xác định trước. Điều này giúp cải thiện khả năng nhận diện cảm xúc từ tín hiệu EEG.

3.2. Mạng nơ ron tích chập CNN

CNN là một loại mạng nơ ron rất hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu hình ảnh và tín hiệu. Việc áp dụng CNN trong phân tích tín hiệu điện não đã cho thấy kết quả khả quan trong việc nhận diện cảm xúc.

3.3. Mạng nơ ron hồi tiếp RNN

RNN có khả năng xử lý dữ liệu theo chuỗi, rất phù hợp cho việc phân tích tín hiệu điện não theo thời gian. Phương pháp này giúp nắm bắt được các biến đổi cảm xúc theo thời gian.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não

Nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục và giải trí. Trong y tế, công nghệ này có thể giúp chẩn đoán và điều trị các rối loạn tâm lý. Trong giáo dục, nó có thể được sử dụng để theo dõi cảm xúc của học sinh và điều chỉnh phương pháp giảng dạy.

4.1. Ứng dụng trong y tế

Công nghệ nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não có thể hỗ trợ trong việc chẩn đoán các rối loạn tâm lý như trầm cảm và lo âu, từ đó giúp bác sĩ đưa ra phương pháp điều trị phù hợp.

4.2. Ứng dụng trong giáo dục

Việc theo dõi cảm xúc của học sinh thông qua tín hiệu điện não có thể giúp giáo viên điều chỉnh phương pháp giảng dạy, tạo ra môi trường học tập tích cực hơn.

4.3. Ứng dụng trong giải trí

Trong ngành công nghiệp giải trí, công nghệ này có thể được sử dụng để tạo ra các trải nghiệm tương tác hơn, giúp người dùng cảm nhận được cảm xúc của nhân vật trong trò chơi hoặc phim ảnh.

V. Kết luận và tương lai của nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não

Nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ mạng nơ ron và máy học, khả năng nhận diện cảm xúc sẽ ngày càng chính xác và hiệu quả hơn. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng mới và cải thiện chất lượng cuộc sống.

5.1. Tương lai của công nghệ nhận dạng cảm xúc

Công nghệ nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu điện não sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

5.2. Những thách thức cần vượt qua

Mặc dù có nhiều tiềm năng, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết, bao gồm việc cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tế.