The Story of Taste: Using EEGs and Self-Reports to Understand Consumer Choice

The authors investigate consumers’ willingness to switch from a preferred manufacturer brand to an unfamiliar private-label brand if taste is perceived as identical. Consumer decisions are examined through recordings of electrical brain activity in the form of electroencephalograms (EEGs) and self-reported data captured in surveys. Results reveal a willingness of consumers to switch to a less-expensive brand when the quality is perceived to be the same as the more expensive counterpart. Cost saving options for consumers and advertising considerations for managers are discussed

Using electroencephalograms to interpret and monitor the emotions

Le long voyage de la technologie a totalement changé la vie des gens : les humains ont marché sur la lune, les rovers1 découvrent Mars, les ordinateurs sont une partie inséparable de nos vies et dans le domaine de la santé, il y a des traitements pour beaucoup de maladies et l’espérance de vie a été significativement accrue. En plus, les scientifiques ont étudié les émotions humaines et ont essayé de les détecter en se basant sur differents paramètres tels que l'expression faciale, la parole et l'intonation, la réponse électrique et la communication verbale. Ces méthodes fonctionnent sur la base de l'effet des émotions humaines sur le corps et le comportement, mais l'émotion n'est pas le seul paramètre qui affecte le corps et les attitudes des gens. De plus, les personnes pourraient faire semblant, cacher leurs émotions et contrôler leurs réactions. En plus, les personnes ayant une limitation physique réduiront la précision de la reconnaissance correcte des émotions. Les chercheurs ont trouvé une relation directe entre les émotions et les activités cérébrales, les gens ou les limitations physiques ne pourront pas réduire la certitude de l'émotion détectée. Nous avons utilisé les EEG (électroencéphalogramme) pour créer un outil appelé Emotimap, qui détecte les émotions actuelles, surveille l'évolution émotionnelle en temps réel, et détecte également l'émotion générale. L'émotion actuelle est ressentie de façon brève et forte par rapport à des facteurs émotionnels et l’émotion générale est celle qui engage les gens pendant une longue période. Emotimap utilise des formules pour calculer l'Arousal et la Valence des personnes, puis ignore les sensations non stabilisées et cartographie le résultat sur les deux dimensions du diagramme de Circumplex de Russel pour détecter les émotions. Nous avons demandé à 20 personnes de participer à une expérimentation dans laquelle ils sont confrontés à différents facteurs émotionnels dans une réalité virtuelle (RV) isolée pour observer et sauvegarder l'information du facteur émotionnel et de leurs réactions. Les résultats montrent que les participants ont ressenti exactement ce qui était attendu avec le taux de 37,73% lorsque la distance métrique est seulement 1,55%, la distance métrique étant la proximité du ressenti et de l’émotion attendue (un plus petit nombre montre la plus grande similitude). La comparaison des différentes formules montre que les équations les plus similaires sont des formules avec le même nombre de capteurs utilisant avec et low le taux de 40% de similarité, avec une distance métrique entre 20% à 60%. La raison est que certaines équations détectent les émotions plus tôt et d'autres forment des pics d’amplitude plus grands. En détail, les relations mathématiques avec high détectent une émotion un peu plus tôt que les équations avec low. De plus, les formules avec douze capteurs suivent les changements très faibles d’amplitude des EEG, les formules avec quatre capteurs sont plus sensibles dans les pics, et les formules avec deux capteurs sont les plus sensibles. La comparaison de la similarité des réactions des participants avec la similarité des caractéristiques basées sur le test Big 5 montre que l'effet de la mémoire est plus fort que l'effet de leur caractéristiques. En analysant les résultats, Emotionap a pu détecter avec succès l'émotion générale du participant avec un taux de 95%.The long journey of technology has totally changed human’s life: human stepped on the moon, Mars rovers2 are discovering the Mars, computers are one inseparable part of our lives and in the health section, people live longer, there are treatments for lots of sicknesses. Also, scientists have studied human’s emotion and tried to detect their emotions based on different parameters such as facial expression, speech and intonation, electrical response, verbal communication. These methods work based on the effect of human emotions on body and behavior, but the emotion is not the only parameter that effect on body and attitudes of people. Additionally, people could pretend, hide their emotions and control their body and reactions, also, people with a limit on their body movement will reduce the accuracy of correct recognition of emotion. Researchers found a direct relation between emotions and brain activities, people or limit in body movement could not reduce the certainty of detected emotion. We used EEG (Electroencephalogram) to create a tool called Emotimap that detects current emotion, monitor emotional evolution in real-time, also detects the general emotion. Current emotion is brief and strong, emotions that people feel again any emotional factor and general emotion is the emotion that engages people for a long time. Emotimap uses formulas to calculate the Arousal and Valence of people then ignore unstabled feels and maps the result on the two dimensions Russel’s Circumplex diagram to detect the emotions. We asked 20 people to participate in an experimentation in which they faced up with different emotional factors in an isolated Virtual Reality (VR) to observe and save the information of emotional factor and their reactions. The results show participants have felt exactly what was expected with the rate of 37.73% when the metric distance is just 1.55%, metric distance is the proximity of felt and expected emotions (smaller number shows the more similarity). Comparing different formulas shows the most similar equations goes to formulas with the same number of sensors using and low with the rate of 40% of similarity, with metric distance in range of 20% to 60%. This is because some equations detect emotions sooner and some others are more strong in picks amplitude. In detaile, equation with high detects an emotion a little bit sooner then a equation with low, also, formulas with twelve sensors chase the EEG amplitude changes very weak when equation with four sensors are more sensible in picks, and the formulas with two sensors are the most sensible. Comparing the similarity of the participant reactions with their similarity of charactristics based on Big 5 test shows that the effect of memories is more stronger than the effect of their charactristic. Analysing the result shows Emotionap could successfully detect general emotion of participant with the rate of 95%

Influencing brain waves by evoked potentials as biometric approach: taking stock of the last six years of research

The scientific advances of recent years have made available to anyone affordable hardware devices capable of doing something unthinkable until a few years ago, the reading of brain waves. It means that through small wearable devices it is possible to perform an electroencephalography (EEG), albeit with less potential than those offered by high-cost professional devices. Such devices make it possible for researchers a huge number of experiments that were once impossible in many areas due to the high costs of the necessary hardware. Many studies in the literature explore the use of EEG data as a biometric approach for people identification, but, unfortunately, it presents problems mainly related to the difficulty of extracting unique and stable patterns from users, despite the adoption of sophisticated techniques. An approach to face this problem is based on the evoked potentials (EPs), external stimuli applied during the EEG reading, a noninvasive technique used for many years in clinical routine, in combination with other diagnostic tests, to evaluate the electrical activity related to some areas of the brain and spinal cord to diagnose neurological disorders. In consideration of the growing number of works in the literature that combine the EEG and EP approaches for biometric purposes, this work aims to evaluate the practical feasibility of such approaches as reliable biometric instruments for user identification by surveying the state of the art of the last 6 years, also providing an overview of the elements and concepts related to this research area

Aerospace medicine and biology: A continuing bibliography with indexes, supplement 128, May 1974

This special bibliography lists 282 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system in April 1974

DRONE CONTROL USING BCI TECHNOLOGY

A drone, also known as an unmanned aerial vehicle (UAV), is a type of aircraft that is operated remotely or autonomously. The utilization of drones increased because it is now possible to use them to perform tasks that would be too complicated for human beings to do. Electroencephalograms (EEG) are generated by the electrical activity of the brain and can be measured by placing electrodes on the scalp. The idea of controlling drones using EEG signals refers to the use of EEG technology to control the movement of a drone. EEG signals are used to determine the user\u27s intention and translate that into commands that are sent to the drone.For this project, we developed and tested a system that has the purpose to control a drone using a headband that detects EEG signals from the drone’s pilot when he/she performs facial gestures. A commercial EEG headband will be used to record the EEG signals generated when three facial gestures are performed: raise eyebrows, hard blink, and look left. The headband has three electrodes in the form of small metal disks that allow three frontal cortex measurements. For this experiment, the recordings will be taken from three different people and the EEG signals recorded from them will be analyzed and recorded using the OpenBCI GUI software. The data recorded will be transferred to MATLAB software. Then the data will go through a feature extraction process, to design an Artificial Neural Network (ANN). After that, the Artificial Neural Network will be trained to classify the facial gesture selected for the experiment and once its training is completed the Neural network will be converted into a function that will be sent to MATLAB for the purpose to send commands DJI Tello drone based on the classification analysis performed by the Neural Network created

Reconnaissance de l'émotion thermique

Pour améliorer les interactions homme-ordinateur dans les domaines de la santé, de l'e-learning et des jeux vidéos, de nombreux chercheurs ont étudié la reconnaissance des émotions à partir des signaux de texte, de parole, d'expression faciale, de détection d'émotion ou d'électroencéphalographie (EEG). Parmi eux, la reconnaissance d'émotion à l'aide d'EEG a permis une précision satisfaisante. Cependant, le fait d'utiliser des dispositifs d'électroencéphalographie limite la gamme des mouvements de l'utilisateur. Une méthode non envahissante est donc nécessaire pour faciliter la détection des émotions et ses applications. C'est pourquoi nous avons proposé d'utiliser une caméra thermique pour capturer les changements de température de la peau, puis appliquer des algorithmes d'apprentissage machine pour classer les changements d'émotion en conséquence. Cette thèse contient deux études sur la détection d'émotion thermique avec la comparaison de la détection d'émotion basée sur EEG. L'un était de découvrir les profils de détection émotionnelle thermique en comparaison avec la technologie de détection d'émotion basée sur EEG; L'autre était de construire une application avec des algorithmes d'apprentissage en machine profonds pour visualiser la précision et la performance de la détection d'émotion thermique et basée sur EEG. Dans la première recherche, nous avons appliqué HMM dans la reconnaissance de l'émotion thermique, et après avoir comparé à la détection de l'émotion basée sur EEG, nous avons identifié les caractéristiques liées à l'émotion de la température de la peau en termes d'intensité et de rapidité. Dans la deuxième recherche, nous avons mis en place une application de détection d'émotion qui supporte à la fois la détection d'émotion thermique et la détection d'émotion basée sur EEG en appliquant les méthodes d'apprentissage par machine profondes - Réseau Neuronal Convolutif (CNN) et Mémoire à long court-terme (LSTM). La précision de la détection d'émotion basée sur l'image thermique a atteint 52,59% et la précision de la détection basée sur l'EEG a atteint 67,05%. Dans une autre étude, nous allons faire plus de recherches sur l'ajustement des algorithmes d'apprentissage machine pour améliorer la précision de détection d'émotion thermique.To improve computer-human interactions in the areas of healthcare, e-learning and video games, many researchers have studied on recognizing emotions from text, speech, facial expressions, emotion detection, or electroencephalography (EEG) signals. Among them, emotion recognition using EEG has achieved satisfying accuracy. However, wearing electroencephalography devices limits the range of user movement, thus a noninvasive method is required to facilitate the emotion detection and its applications. That’s why we proposed using thermal camera to capture the skin temperature changes and then applying machine learning algorithms to classify emotion changes accordingly. This thesis contains two studies on thermal emotion detection with the comparison of EEG-base emotion detection. One was to find out the thermal emotional detection profiles comparing with EEG-based emotion detection technology; the other was to implement an application with deep machine learning algorithms to visually display both thermal and EEG based emotion detection accuracy and performance. In the first research, we applied HMM in thermal emotion recognition, and after comparing with EEG-base emotion detection, we identified skin temperature emotion-related features in terms of intensity and rapidity. In the second research, we implemented an emotion detection application supporting both thermal emotion detection and EEG-based emotion detection with applying the deep machine learning methods – Convolutional Neutral Network (CNN) and LSTM (Long- Short Term Memory). The accuracy of thermal image based emotion detection achieved 52.59% and the accuracy of EEG based detection achieved 67.05%. In further study, we will do more research on adjusting machine learning algorithms to improve the thermal emotion detection precision