Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020As emoções desempenham um papel fulcral na vida humana, estando envolvidas numa extensa variedade de processos cognitivos, tais como tomada de decisão, perceção, interações sociais e inteligência. As interfaces cérebro-máquina (ICM) são sistemas que convertem os padrões de atividade cerebral de um utilizador em mensagens ou comandos para uma determinada aplicação. Os usos mais comuns desta tecnologia permitem que pessoas com deficiência motora controlem braços mecânicos, cadeiras de rodas ou escrevam. Contudo, também é possível utilizar tecnologias ICM para gerar output sem qualquer controle voluntário. A identificação de estados emocionais é um exemplo desse tipo de feedback. Por sua vez, esta tecnologia pode ter aplicações clínicas tais como a identificação e monitorização de patologias psicológicas, ou aplicações multimédia que facilitem o acesso a músicas ou filmes de acordo com o seu conteúdo afetivo. O interesse crescente em estabelecer interações emocionais entre máquinas e pessoas, levou à necessidade de encontrar métodos fidedignos de reconhecimento emocional automático. Os autorrelatos podem não ser confiáveis devido à natureza subjetiva das próprias emoções, mas também porque os participantes podem responder de acordo com o que acreditam que os outros responderiam. A fala emocional é uma maneira eficaz de deduzir o estado emocional de uma pessoa, pois muitas características da fala são independentes da semântica ou da cultura. No entanto, a precisão ainda é insuficiente quando comparada com outros métodos, como a análise de expressões faciais ou sinais fisiológicos. Embora o primeiro já tenha sido usado para identificar emoções com sucesso, ele apresenta desvantagens, tais como o fato de muitas expressões faciais serem "forçadas" e o fato de que as leituras só são possíveis quando o rosto do sujeito está dentro de um ângulo muito específico em relação à câmara. Por estes motivos, a recolha de sinais fisiológicos tem sido o método preferencial para o reconhecimento de emoções. O uso do EEG (eletroencefalograma) permite-nos monitorizar as emoções sentidas sob a forma de impulsos elétricos provenientes do cérebro, permitindo assim obter uma ICM para o reconhecimento afetivo. O principal objetivo deste trabalho foi estudar a combinação de diferentes elementos para identificar estados afetivos, estimando valores de valência e ativação usando sinais de EEG. A análise realizada consistiu na criação de vários modelos de regressão para avaliar como diferentes elementos afetam a precisão na estimativa de valência e ativação. Os referidos elementos foram os métodos de aprendizagem automática, o género do indivíduo, o conceito de assimetria cerebral, os canais de elétrodos utilizados, os algoritmos de extração de características e as bandas de frequências analisadas. Com esta análise foi possível criarmos o melhor modelo possível, com a combinação de elementos que maximiza a sua precisão. Para alcançar os nossos objetivos, recorremos a duas bases de dados (AMIGOS e DEAP) contendo sinais de EEG obtidos durante experiências de desencadeamento emocional, juntamente com a autoavaliação realizada pelos respetivos participantes. Nestas experiências, os participantes visionaram excertos de vídeos de conteúdo afetivo, de modo a despoletar emoções sobre eles, e depois classificaram-nas atribuindo o nível de valência e ativação experienciado. Os sinais EEG obtidos foram divididos em epochs de 4s e de seguida procedeu-se à extração de características através de diferentes algoritmos: o primeiro, segundo e terceiro parâmetros de Hjorth; entropia espectral; energia e entropia de wavelets; energia e entropia de FMI (funções de modos empíricos) obtidas através da transformada de Hilbert-Huang. Estes métodos de processamento de sinal foram escolhidos por já terem gerado resultados bons noutros trabalhos relacionados. Todos estes métodos foram aplicados aos sinais EEG dentro das bandas de frequência alfa, beta e gama, que também produziram bons resultados de acordo com trabalhos já efetuados. Após a extração de características dos sinais EEG, procedeu-se à criação de diversos modelos de estimação da valência e ativação usando as autoavaliações dos participantes como “verdade fundamental”. O primeiro conjunto de modelos criados serviu para aferir quais os melhores métodos de aprendizagem automática a utilizar para os testes vindouros. Após escolher os dois melhores, tentámos verificar as diferenças no processamento emocional entre os sexos, realizando a estimativa em homens e mulheres separadamente. O conjunto de modelos criados a seguir visou testar o conceito da assimetria cerebral, que afirma que a valência emocional está relacionada com diferenças na atividade fisiológica entre os dois hemisférios cerebrais. Para este teste específico, foram consideradas a assimetria diferencial e racional segundo pares de elétrodos homólogos. Depois disso, foram criados modelos de estimação de valência e ativação considerando cada um dos elétrodos individualmente. Ou seja, os modelos seriam gerados com todos os métodos de extração de características, mas com os dados obtidos de um elétrodo apenas. Depois foram criados modelos que visassem comparar cada um dos algoritmos de extração de características utilizados. Os modelos gerados nesta fase incluíram os dados obtidos de todos os elétrodos, já que anteriormente se verificou que não haviam elétrodos significativamente melhores que outros. Por fim, procedeu-se à criação dos modelos com a melhor combinação de elementos possível, otimizaram-se os parâmetros dos mesmos, e procurámos também aferir a sua validação. Realizámos também um processo de classificação emocional associando cada par estimado de valores de valência e ativação ao quadrante correspondente no modelo circumplexo de afeto. Este último passo foi necessário para conseguirmos comparar o nosso trabalho com as soluções existentes, pois a grande maioria delas apenas identificam o quadrante emocional, não estimando valores para a valência e ativação. Em suma, os melhores métodos de aprendizagem automática foram RF (random forest) e KNN (k-nearest neighbours), embora a combinação dos melhores métodos de extração de características fosse diferente para os dois. KNN apresentava melhor precisão considerando todos os métodos de extração menos a entropia espectral, enquanto que RF foi mais preciso considerando apenas o primeiro parâmetro de Hjorth e a energia de wavelets. Os valores dos coeficientes de Pearson obtidos para os melhores modelos otimizados ficaram compreendidos entre 0,8 e 0,9 (sendo 1 o valor máximo). Não foram registados melhoramentos nos resultados considerando cada género individualmente, pelo que os modelos finais foram criados usando os dados de todos os participantes. É possível que a diminuição da precisão dos modelos criados para cada género seja resultado da menor quantidade de dados envolvidos no processo de treino. O conceito de assimetria cerebral só foi útil nos modelos criados usando a base de dados DEAP, especialmente para a estimação de valência usando as características extraídas segundo a banda alfa. Em geral, as nossas abordagens mostraram-se a par ou mesmo superiores a outros trabalhos, obtendo-se valores de acurácia de 86.5% para o melhor modelo de classificação gerado com a base de dados AMIGOS e 86.6% usando a base de dados DEAP.Emotion recognition is a field within affective computing that is gaining increasing relevance and strives to predict an emotional state using physiological signals. Understanding how these biological factors are expressed according to one’s emotions can enhance the humancomputer interaction (HCI). This knowledge, can then be used for clinical applications such as the identification and monitoring of psychiatric disorders. It can also be used to provide better access to multimedia content, by assigning affective tags to videos or music. The goal of this work was to create several models for estimating values of valence and arousal, using features extracted from EEG signals. The different models created were meant to compare how various elements affected the accuracy of the model created. These elements were the machine learning techniques, the gender of the individual, the brain asymmetry concept, the electrode channels, the feature extraction methods and the frequency of the brain waves analysed. The final models contained the best combination of these elements and achieved PCC values over 0.80. As a way to compare our work with previous approaches, we also implemented a classification procedure to find the correspondent quadrant in the valence and arousal space according to the circumplex model of affect. The best accuracies achieved were over 86%, which was on par or even superior to some of the works already done
