(Luận văn) ứng dụng mạng nơ ron trong hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆP NGÔ QUỐC TRUNG lu an n va ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG CẢM XÚC DỰA TRÊN TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO p ie gh tn to LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT d oa nl w Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: an lu NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC va KHOA CHUYÊN MÔN ll u nf TRƯỞNG KHOA oi m z at nh TS NGUYỄN PHƯƠNG HUY z @ m co l gm PHÒNG ĐÀO TẠO an Lu THÁI NGUYÊN 2018 n va ac th si ii LỜI CAM ĐOAN T t i : Ng Qu c Tru g Sinh ngày: Học vi – ớp cao học CK17_KTĐT - Tr g i học thuật c g ghi p i học Thái Nguy Hi đa g c g tác t i: Xi cam đoa : ề t i “Ứng dụng mạng nơ-ron hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa tín hiệu điện não” Thầy giáo TS Nguyễn Ph lu h g dẫ an c g trì h ghi ng Huy cứu ri g t i Tất t i i u tham hảo có n va guồ g c, xuất xứ rõ r g tn to Tác giả xi cam đoa tất hữ g ội du g tro g uậ vă đú g h du g tro g đề c g v y u cầu thầy giáo h g dẫ Nếu sai t i ho ội to gh p ie chịu trách hi m tr ớc hội đồ g hoa học v tr ớc pháp uật nl w Thái Nguyên, ngày 26 tháng 03 năm 2018 d oa TÁC GIẢ LUẬN VĂN u nf va an lu ll NG QUỐC TRUNG oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si iii LỜI CẢM ƠN Sau th i gia ghi cứu v m vi c ghi m túc, đ ợc độ g vi , giúp đỡ v h g dẫ tậ tì h Thầy giáo h g dẫ TS Nguyễn Ph ng Huy, uậ vă với đề t i “Ứng dụng mạng nơ-ron hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa tín hiệu điện não” ho th h T i xi b y tỏ ò g biết sâu sắc đế : Thầy giáo h g dẫ TS Nguyễn Ph t i ho th h uậ vă lu Khoa i t ng Huy tậ tì h dẫ , giúp đỡ y – Tr g i học thuật c g ghi p – an Nguyên giúp đỡ t i tro g trì h học tập cũ g h thực hi va n T i xi châ th h cảm b , t o điều i gh tn to hích uậ vă bè, đồ g ghi p v gia đì h độ g vi , giúp đỡ t i tro g su t trì h học tập, thực hi n hoàn y p ie th h uậ vă i học Thái d oa nl w TÁC GIẢ LUẬN VĂN an lu QUỐC TRUNG ll u nf va NG oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC HÌNH vi DANH MỤC BẢNG BIỂU viii danh mục từ viết tắt ix LỜI MỞ Đ U lu CHƯƠNG TỔNG QUAN V ĐIỆN N O ĐỒ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP an XỬ L T N HIỆU S NG ĐIỆN N O va n 1.1 T g qua tí hi u ão G 1.1.2 Thu nhậ v đo đ c tiến hi u n não eeg ie gh tn to 1.1.1 Khái quát chu g ão bả 10 p 1.2 Các d g só g w 1.2.1 Ngun tắc phâ tích só g n não 10 oa nl 1.2.2 Phân bi t só g n não dựa vào tần s 11 d 1.3 H th g hậ d g cảm xúc dựa tr ão 14 lu hận d ng cảm xúc dựa tín hi u n não 16 va an 1.3.1 Nguy tí hi u só g u nf 1.3.2 Các h ớng tiếp cận nhận d ng cảm xúc dựa tín hi u n não.19 g tí hi u n ll 1.3.3 Một s ph g pháp ti u biểu trích chọ đặc tr m oi não 22 ớp s d g m g eura tro g hậ d g cảm xúc 24 z at nh 1.4 Giải pháp phâ 1.5 Kết uậ 25 z @ CHƯƠNG NHẬN DẠNG CẢM XÚC DỰA TRÊN S NG ĐIỆN N O SỬ g hậ d g cảm xúc 26 m co l 2.1 iế đ i wave et r i r c tro g h th gm DỤNG MẠNG NƠ RON 26 2.1.1 Vai trò WT tro g trì h hậ d g cảm xúc 26 g WT tro g vi c hậ d g cảm xúc 27 an Lu 2.1.2 Các tham s đặc tr n va ac th si v 2.2 Phâ ớp s d g m g Nơ-ron 28 2.2.1 T g qua m g Neura 28 2.2.2 ặc tr g m ng neural 32 2.2.3 Phân lo i m ng neural nhân t o 35 2.2.4 Xây dựng m ng neural 38 2.2.5 Huấn luy n m ng neural 39 2.2.6 Thu thập li u cho m ng neural 45 2.2.7 Biểu diễn chi thức cho m ng neural 47 2.2.8 Một s vấ đề m ng neural 49 2.2.9 Ứng d ng m ng neural 50 lu an CHƯƠNG THI T K HỆ THỐNG M n va 3.1 Chu PHỎNG 52 bị i u mẫu 52 ớp tr g thái cảm xúc s d g m g Nơ-ron 53 3.2.1 Xây dự g m g Nơ-ron 53 gh tn to 3.2 Phâ uy m g ơ-ron 55 p ie 3.2.2 Huấ m g Nơ-ron Matlab/toolbox 56 w 3.2.3 Ch g trì h uy GUI 58 oa nl 3.3 THI T K GI O I N M TL d 3.3.1 Matlab GUI 58 an lu 3.3.2 Thiết ế giao di ớp tr g thái cảm xúc 59 q trì h phâ tích WT s d g giao di thiết ế u nf va 3.3.3 Các b ớc thực hi GUI cho phâ GUI 61 ll oi m 3.4 K T LUẬN 66 z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hì h 1 Cấu t o ão co g i Hì h Cấu trúc vỏ não Hì h ò g n bên tế bào pyramidal lớn Hì h Só g pha 12 Hì h Só g eta 12 Hì h Só g Theta 13 Hì h Só g e ta 13 Hì h Nhận d ng d ng sóng theo tần s 14 Hì h Ứ g d g giao tiếp với máy tí h 15 lu an n va Hì h 10 Ứng d ng tín hi u ão tro g quâ đội 16 Hì h 11 Ứng d ng tín hi u ão tro g hậ di cảm xúc 17 tn to Hì h 12 H th ng nhận d ng cảm xúc 18 g motiv 19 gh Hì h 13 Thiết bị phầ c p ie Hì h 14 M hì h cảm xúc Russuell 21 w Hì h 15 Thuật toán Higuchi Fractal Dimension 22 oa nl Hì h 16 Một c gái đa g th trải nghi m sản ph m đu i mèo Shippo t i Hội chợ d Trò chơi To yo 2012 23 g hậ d g cảm xúc s d an lu Hì h H th g G 26 u nf va Hì h 2 Mơ hình neural sinh học 28 Hì h Mơ hình neural nhân t o 30 ll oi m Hì h Sơ đồ giản m ng neural nhân t o 32 z at nh Hì h M ng tiến với mức neural 35 Hì h M ng tiến kết n i đầy đủ với mức n mức đầu 37 z Hì h M ng hồi quy khơng có neural n khơng có vịng lặp tự phản hồi 37 @ gm Hì h M ng hồi quy có neural n 37 l Hì h Sơ đồ đồ thị có h g giản 38 m co Hì h 10 Cấu hì h m g ơ-ro v h m v o 43 Hì h Sơ đồ cấu trúc phâ o i cảm xúc s d an Lu Hì h motive poc Headset 52 g m g Nơ-ron 53 n va ac th si vii Hì h 3 L u đồ thuật toá huấ uy m g ơ-ron 55 Hì h Cấu trúc m g ơ-ron 56 Hì h Cấu trúc m g ơ-ron nhiều lớp: ớp Hì h Chất ợ g trì h uy , mẫu i u đầu v o 56 m g Nơ-ron 57 Hì h Các giá trị gradie t, mu v va fai trì h uy m g 57 Hì h Giao di GUI cho vi c phâ ớp tr g thái cảm xúc 59 Hì h Giao di phầ c i đặt 60 Hì h 10 Giao di hiể thị đồ họa ISPL Y 60 Hì h 11 Giao di hiể thị tham s eature xtraction Parameters 61 Hì h 3.12 Load s i u 62 lu an Hì h 3.13 Luy m g Nơ-ron 62 n va Hì h 14 Quá trì h uy m g ơ-ron 63 hậ d g 64 tn to Hì h 15 Lựa chọ mẫu cầ gh Hì h 16 Kết hậ d g cảm xúc vui 64 g 65 p ie Hì h 17 Kết hậ d g cảm xúc bì h th d oa nl w Hì h 18 Kết hậ d g cảm xúc buồ 65 ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si viii DANH MỤC BẢNG BIỂU ả g Một s hàm kích ho t m ng neural 31 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si ix DANH MỤC TỪ VI T TẮT Từ Từ tiếng Anh cụm từ Từ tiếng Việt Cơ s li u CSDL i ão đồ Electroencephalogram EBGM Elastic Bunch Graph Matching Ph g pháp đồ thị đ ER Emotion Recognition Nhận d g cảm xúc ERS Emotion Recognition System H th ng nhận d g cảm xúc LDA Linear Discriminant Analysis lu EEG an n va tích khác bi t gh tn to tuyến tính M g ơro Perceptro đa ớp MultiLayer Perceptron p ie MLP Ph g pháp phâ hồi M g Nơro NN Neural Network oa nl w Principal Component Analysis SVM Support Vector Machine d PCA Ph g pháp phâ tích thành phần an lu ll u nf va Học máy vectơ hỗ trợ oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si LỜI MỞ Đ U Cảm xúc cù g với g i tro g s trò qua trọ g tro g giao tiếp phi g điều i gữ co g h g g y v g vai g i ó tro g hữ g qua trọ g để hiểu đ ợc h h vi ứ g x co m b i toá hậ d g cảm xúc co hiều h g hoa học qua tâm ghi i g b i toá triể co g hu lu an ão Electro EncephaloGraphy - n va quan trọ g v t o phát triể m h mẽ h th g qua vă bả , tn to gh hi g qua hữ g tí hi u “b G tr cầ thiết, g gừ g ứ g d tác Não - Máy (Brain Computer Interface - CI , đặt co m i t g tác s tro g ỷ guy g đ ợc mặt Tuy hi , tro g xu h g phát i, h th g hậ d g cảm xúc th tro g” h só g hó h cứu Tr ớc đây, vi c hậ d g cảm xúc đ ợc thực hi hội tho i, c thể v biểu hi i Chí h g gt g i v o vị trí tru g tâm đ i Error! Reference source not p ie found., Error! Reference source not found., Error! Reference source not w found g trì h c oa nl Tro g hữ g ăm gầ đây, có hiều c g qua só g ll u nf source not found CI tác độ g h v có độ chí h xác cao Error! Reference va h th g hậ d g cảm xúc co ão Mọi ỗ ực tập tru g v o hi m v xây dự g an i th lu g hác hau cho vi c giải b i toá d h g tiếp cậ g b , đ a oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 56 y1 w1 y2 w2 Z  g (v ) v  b0   i 1 yi w i k g ( x)  yk wk 1  e x b0 H nh Cấu trúc mạng n -ron 3 Ch ng tr nh luyện mạng N -ron Matlab/toolbox lu %T o n -ron an n va net = network(); tn to % l n l p n p ie gh net.layers{1}.size = 5; tru n c a l p n w % hà c u tr c c a n n -ron d % xe oa nl net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; an lu view(net); ll u nf va net = configure(net,inputs,outputs); oi m z at nh z m co l gm @ H nh Cấu trúc c a mạng n -ron nhiều lớp lớp ẩn mẫu liệu đầu vào an Lu n va ac th si 57 lu an n va tn to Hì h Chất ợ g trì h uy m g Nơ-ron p ie gh d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z l gm @ m co H nh C c gi trị gradient mu val fail c a qu tr nh luyện mạng an Lu n va ac th si 58 3.3 THI T K GIAO DIỆN MATLAB GUIDE 3.3.1 Matlab GUI GUI-là giao di n hình ảnh ch g trì h GUI bao gồm nút nhấn, hộp li t g i dùng s d ng m i tr d ng ch g trì h hơ , tha h tr ợt, me u… g cu g cấp cho để họ tập trung vào ứng ng làm vi c thân thi tìm hiểu cách thức làm vi c ch g trì h 3.3.1.1 h i tạo ể m công c t o GUI: lu an File>>New>>GUI h mat ab: comma d wi dows  guide c as n va tr u giao di n vừa t o, Matlab t o hai fi e có cù g t tn to Khi h g hác phần m - File có phần m rộng fig chứa nội dung giao di n p ie gh rộng: mã i qua đến giao di n oa nl w - File có phần m rộng m chứa nhữ g đo d Khi thiết kế thành phần Gui ta cần thiết lập thuộc tính cho thành an lu phầ tha h c g u nf va ể thiết lập thuộc tính ta chọn m c “Property I spector” tr ll c right-c ic v o đ i t ợng chọn m c “I spector Properties” m oi Hai thuộc tính quan trọng mà ta cần xác lập “Stri g Property” v “Tag Property” tr - Tag property: tên đ i t ợng z z at nh - String property: dòng ký tự xuất hi đ i t ợng @ gm Khi click chuột v o đ i t ợng, Matlab gọi h m t g ứng với đ i t ợ g m co l Tên hàm tên đ i t ợng cộng với “_Ca bac ” an Lu n va ac th si 59 3.3.1.2 Các hàm thường d ng lập tr nh Set : Thay đ i giá trị thuộc tính đ i t ợng giao di n set(handles.TextBox,‟ String‟ ,str) Get : Truy xuất giá trị thuộc tính đ i t ợng giao di n get(handles.EditBox,‟ String‟ ) Ngo i cị có h m h axes, guide, um2str , str2 um … 3.3 Thiết kế giao diện GUI cho phân lớp trạng th i cảm xúc Giao di t g quát ch g trì h bao gồm: phầ c i đặt setti g , hiể thị tí cảm xúc (DISPLAY , v hiể thị tham s lu ch g trì h đ ợc thể hi Sample Test Index) Giao di t g quát tro g Hì h 3.8 an n va p ie gh tn to d oa nl w u nf va an lu GUI cho vi c phâ etting oi Hì h 3.9): i dù g oad s i u G bất ỳ z Load database: Cho phép g z at nh - m 3.3.2.1 iao diện phần cài đặt ao gồm phầ t ớp tr g thái cảm xúc ll Hì h Giao di y gm @ để ph c v cho vi c phâ tích tí hi u sau Train NeuronNetwork: Cho phép g i dù g uy - Load TestSample.mat: Cho phép g i dù g oad mẫu i u bất ỳ để m co an Lu hậ d g cảm xúc m g ơ-ron l - n va ac th si 60 lu Hì h Giao di phầ c i đặt an 3.3.2.2 iao diện hiển th dạng đồ th DISPLAY) n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu hi thị d g cảm xúc Hì h 3.10 bao gồm:  Chec emotio : cho phép g i dù g tiế h h phâ tích mẫu i u để z gm @ hậ d g cảm xúc  ISPL Y z at nh Giao di hiể thị đồ họa oi m Hì h 10 Giao di isp ay motio : hiể thị ết hì h ả h t g ứ g với tr g thái cảm xúc m co iểm tra l mẫu i u cầ an Lu n va ac th si 61 3.3.2.3 iao diện hiển th tham số (Sample Test Index) Giao di hiể thị tham s Hì h 3.11 bao gồm tham s OutI dex1, OutIndex2, OutIndex3: lu an n va to hiể thị tham s OutI dex1, OutI dex2, OutI dex3 p ie gh tn Hì h 11 Giao di iểm tra Giá trị w ựa v o giá trị ớp mẫu i đ ợc y ta có ết hậ d g cảm xúc 3.3.3 C c ớc thực qu tr nh phân t ch DWT sử dụng giao diện thiết kế d t g ứ g oa nl quy đ i sa g mức ogic giá trị đầu phâ hất đ ợc quy đ i sa g mức ogic 1, v cò i u cầ eature xtractio Parameters va an lu GUI Mat ab GUI/S TTING thực hi đ g dẫ tới th m c @ trainningNNdata, h ta ho uy th h trì h oad s m g ơ-ro sau Hì h 3.12) m co i e i u trainningNNdata l i u cho vi c phâ u trữ s i u Lựa gm chọ fi e có t hì h xuất hi z m z at nh database Tr c ic v o biểu t ợ g Load oi giao di m Tr ll u nf B ớc Load s i u i u mẫu gồm th gs rousa , Va a ce, an Lu omi a ce i u g c gồm tr g thái cảm xúc m  , tr g thái đ ợc n va ac th si 62 n  500 đ ợc x mẫu 500 ầ với ph g pháp trích chọ đặc tr g với phép biế đ i wave et r i r c lu an n va tn to Hì h 3.12 Load s i u m g ơ-ron ie gh B ớc Luy giao di p Tr Mat ab GUI/S TTING thực hi c ic v o biểu t ợ g Train d oa nl w NeuronNetwork Hì h 3.13) ll u nf va an lu oi m z at nh z hì h hiể thị giao di trì h uy m g Nơ-ro an Lu h Hì h 3.14 m m g Nơ-ron m co Khi tr l gm @ Hì h 3.13 Luy n va ac th si 63 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w an lu m g ơ-ron u nf va Hì h 14 Quá trì h uy ll C ic v o “Performa ce” để xem chất ợ g trì h uy m g, m oi “Trai i g State” để xem giá trị “gradient”, “mu”, “val fail” z at nh B ớc Lựa chọ mẫu cầ phâ tích z Giả s ta cầ phâ tích mẫu biết tr ớc d g cảm xúc vui, buồ , bì h g , ta thực hi c ic v o Load TestSamp e.mat Hì h 3.15 g dẫ đế m co l th m c chứa fi e i u mẫu xuất hi gm @ th an Lu n va ac th si 64 lu Hì h 15 Lựa chọ mẫu cầ an va Trong th m c hậ d g y ta ựa chọ mẫu tí hi u i u th bất ỳ để n hậ d g cảm xúc tn to Ví d ếu ta chọ mẫu i u p ie gh B ớc Nhậ d g cảm xúc smi e vui b ớc để tiếp t c trì h nl w hậ d g motio xem Hì h 3.16) d oa Tro g m c DISPLAY ta c ic v o Chec ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ Hì h 16 Kết hậ d g cảm xúc vui an Lu n va ac th si 65 Ví d ếu ta chọ mẫu i u orma bì h th g b ớc để tiếp t c trì h hậ d g Tro g m c ISPL Y ta c ic v o Chec motio xem Hì h 3.17) lu an n va tn to ie gh Hì h 17 Kết hậ d g cảm xúc bì h th p Ví d cry buồ b ớc để tiếp t c trì h hậ nl w d g ếu ta chọ mẫu i u g motio xem Hì h 3.18) d oa Tro g m c ISPL Y ta c ic v o Chec ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ Hì h 18 Kết hậ d g cảm xúc buồ an Lu n va ac th si 66 3.4 K T LUẬN Nh bất ỳ s d Ch g 3, giao di g M TL c i đặt, giao di di trì h phâ đ ợc hi đo th phâ ão EEG /GUI đ ợc trì h b y: Cách thức thiết ế giao di hiể thị đồ thị, giao di giao hiể thị tham s Kết o i cảm xúc đ ợc iểm ghi m th với mẫu i u th thu g qua mũ ão đồ motiv poc 14 cha dù g đề iểm g vui, buồ , bì h th cho thấy o i cảm xúc tí hi u e Các mẫu i u g coi h đ ợc xác đị h tr ớc Kết thuật toá đ a hậ d g cảm xúc chí h xác tới 93% hi th ghi m hậ d g với 200 mẫu lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 67 K T LUẬN VÀ Đ NGHỊ Kết luận - T g qua ão đồ - Cơ s thuyết WT - Cơ s thuyết m g Nơ-ron - Nhậ d g cảm xúc dựa tr - Xây dự g ch g trì h tr Đề nghị/ ph phâ ớp s d g m g ơ-ron mat ab/guide ng h ớng lu an - Th ghi m với thuật toá - Th ghi m tr hác h th g thực n va Qua đá h giá ết v thực hi triể hai tr h th g thực p ie gh tn to ghi m d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt i ão đồ Lâm sàng, GS Pierre Ja o GS.TS L Qua g C ng, Nxb Y học [2] Quách Tuấn Ngọc, “X lý tín hi u s ” Nh xuất giáo d c, 1997 [3] Hà Qu c Trung, "X lý tín hi u lọc s " Tập 1,2 Nhà xuất khoa học k thuật, 1999 & 2001 Tài liệu tiếng Anh [4] H Zhang, S Zheng, and J Yuan, "A personalized TV guide system lu an compliant with MHP," IEEE Trans Consumer Electronics, vol 51, no.2, May 2005, n va pp 731-737 tn to [5] A Pentland and T Choudhury, "Face recognition for smart environments," ie gh IEEE Computer, vol 33, no 2, Feb 2000, pp 50-55 p [6] K Ho An and M Jin Chung,"Cognitive Face Analysis System for Future nl w Interactive TV," IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol 55, No 4, d oa November 2009, pp 2271-2279 an lu [7] J Wolpaw, N Birbaumer, D McFarland, G Pfurtscheller, and T va Vaughan Brain-computer interfaces for communication and control Clinical ll u nf Neurophysiology, 113:767-791, 2002 oi m [8] http://www.handimobility.orglblogl?p=4953 z at nh [9] K Crowley, A Sliney, I Pitt and D Murphy, "Evaluating a BrainComputer Interface to Categorise Human Emotional Response", Advanced z Learning Technologies (ICALT), 2010 IEEE lOth International Conference on 5-7 @ E Haapalainen, S Kim, J F l [10] gm July 20lO Sousse, on pp 276 - 278 Forlizzi and A K Dey, m co "PsychoPhysiological Measures for Assessing Cognitive Load", Proceedings of the an Lu n va ac th si 69 12th ACM international conference on Ubiquitous computing ACM New York, USA 20lO, pp 30l-3lO [11] C Gani, N Birbaumer, and U Strehl "Long term effects after feedback of slow coritcal potentials and of theta beta-amplitudes in children with attentiondeficit/hyperactivity disorder" International Journal of Bioelectromagnetism, lO(4):209-232, 2008 [12] P Ekman Are there basic emotions? Psychological Review, 99 (3).550-553 [l3] M B Arnold Emotion and personality, volume 1, pages lIB New York: Columbia University Press, 1960 lu an [14] P Ekman Emotion in the human face, pages 39-55 New York: Cambridge va University Press, 1983 [12] J A Russell A circumplex model of affect In Journal of n [15] T C Schneirla An evolutionary and developmental theory of biphasic ie gh tn to Personality and Social Psychology, volume 39, pages 1161 1178, 1980 p processes underlying approach and withdrawal In M R Jones, editor, Nebraska nl w symposium on motivation, pages 1-42 Lincoln, NE: University of Nebraska Press, 1959 d oa [16] R Westermann, K Spies, G.Stahl, and FW Hesse Relative effectiveness an lu of mood induction procedures: A meta analysis European Journal of Social Psychology, vol 26, 1996, p 557- 580 u nf va [17] R W Picard, J Healey, E V yzas Toward Machine Emotional ll oi m Intelligence Analysis of Affective Physiological State IEEE Transactions on z at nh Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 23 (2001) 1175-1191 [18] F Nasoz, c.L Lisetti, K Avarez, N Finkelstein Emotion Recognition z from Physiological Signals for User Modeling of Affect In Proceedings of the 3rd @ l gm Workshop on Affective and Attitude User Modeling, USA, June 2003 [19] J.J Gross, R.W Levenson Emotion elicitation using films Cognition m co and Emotion, Vol 9, (1995), 87-lO8 an Lu n va ac th si 70 [20] C.A Estrada, A.M Isen, M J Young Positive affect influences creative problem solving and reported source of practice satisfaction in physicians Motivation and Emotion, Vol 18, (1994), 285-299 Các trang Web [21] http://www.mindbigdata.com/opendb/ [22] http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets [23] https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si