Revista Internacional de Psicologia Escolar e Cognitiva
Acesso livre

Abstrato

Emo-Gem: uma análise da psicologia afetiva e emocional impactada através do modelo gaussiano usando Friends

Martin Costeris

A análise dos afetos humanos (sentimentos) que são libertados diretamente nas emoções humanas é obrigatória para rivalizar com muitos impactos psicológicos. As emoções humanas são mais preciosas e reais. A história da Teoria dos Efeitos implica a ideia de detetar os sentimentos e as emoções que parecem ser necessários para prever o comportamento. O trabalho de investigação proposto baseia-se na previsão da emoção real utilizando um modelo robusto com dados neurofisiológicos. Qualquer alteração no afeto emocional desencadeia diretamente os sinais fisiológicos. O sistema apresentado utiliza o conceito de modelos de mistura gaussiana para criar um novo algoritmo de previsão denominado técnica de maximização da expectativa gaussiana (GEM) utilizando o conjunto de dados amigos. O conjunto de dados considerou sinais fisiológicos como a eletrocardiografia (ECG), eletroencefalografia (EEG), resposta galvânica da pele (GSR). A resposta estatística após o processamento dos dados, resultados mensuráveis ​​na emoção rotula aquelas respostas de coincidência com amostras de treino impactam diretamente nos resultados obtidos. O sistema apresentado é discutido comparativamente com uma abordagem de última geração em termos de parâmetros estatísticos como o desvio padrão, a média populacional, etc. O sistema proposto consegue detetar afetos emocionais como a raiva, o desprezo, o nojo, a felicidade e a tristeza. Baseado em várias aprendizagens iterativas com expectativas melhoradas e extração de valor de maximização, o sistema proposto deteta a emoção com iterações mínimas de 5.