PPG 신호 기반 스칼로그램을 사용한 2D CNN 감정인식 기법

초록

감정인식 기술은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 위한 핵심 기술이며 이를 위해서는 데이터의 처리속도가 빨라야하는 실시간 특성이 있어야한다. 본 논문은 실시간 감정인식을 위해 단일 생체신호를 사용하는 감정인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3개 펄스의 PPG 신호(Photoplethysmogram, 광혈류 신호)를 스칼로그램으로 변환하여 시간/주파수 영역의 정보를 모두 사용하며, CNN 모델을 통해 특징을 추출해 사람의 내면 감정을 인식하는 기법이다. 5명의 실험 참여자들이 10개의 감정 유발 영상을 시청하는 동안 자체 제작한 신호 취득 장비로 PPG 신호를 취득하는 실험을 진행하였으며, 이 실험 데이터를 전처리 과정과 스칼로그램 변환 과정을 거쳐 2D CNN으로 감정 분류 모델을 학습한 결과 73.64%의 분류 정확도를 얻었으며, 짧은 주기의 생체신호로 실시간 감정 분류의 가능성을 제시하였다.