Данный исследовательский проект посвящен разработке и исследованию системы автоматической оценки эмоционального состояния человека на основе анализа данных электроэнцефалографии (ЭЭГ), полученных с использованием нейроинтерфейса BrainLink. Проект направлен на создание модели, способной распознавать и классифицировать различные эмоциональные состояния, такие как радость, грусть, спокойствие и тревога, используя методы машинного обучения, в частности, нейронные сети. В рамках исследования будет проведен сбор данных ЭЭГ, их предобработка, извлечение признаков и обучение моделей для классификации эмоциональных состояний. Результаты проекта могут быть применены в различных областях, включая психологическую диагностику, нейро-обратную связь и создание систем адаптивного пользовательского интерфейса. В процессе работы будет уделено внимание валидации полученных результатов и сравнению различных архитектур нейронных сетей для достижения максимальной точности классификации.
Идея проекта заключается в разработке системы распознавания эмоциональных состояний на основе анализа ЭЭГ-сигналов, получаемых с помощью нейроинтерфейса BrainLink. Данная система будет использовать методы глубокого обучения для классификации эмоциональных состояний.
Продуктом проекта станет программное обеспечение, способное в реальном времени анализировать ЭЭГ-данные, полученные с BrainLink, и отображать предполагаемое эмоциональное состояние пользователя. Программный продукт будет включать в себя модуль сбора и предобработки данных, модуль извлечения признаков и модуль классификации, основанный на нейронных сетях.
Существующие методы оценки эмоционального состояния часто субъективны и зависят от самоотчетов испытуемых. Предлагаемая система позволит объективно оценивать эмоциональное состояние на основе физиологических данных, что может повысить точность и надежность распознавания эмоций.
Актуальность проекта обусловлена растущим интересом к области анализа эмоционального состояния и его применению в различных сферах. Разработка эффективных методов распознавания эмоций на основе ЭЭГ имеет большой потенциал для улучшения качества жизни и развития новых технологий взаимодействия человека с компьютером.
Целью данного проекта является разработка и оценка эффективности системы классификации эмоциональных состояний на основе анализа ЭЭГ-данных, полученных с использованием нейроинтерфейса BrainLink. Также целью является достижение высокой точности классификации эмоциональных состояний с помощью разработанной системы.
Аудиторией проекта являются студенты, изучающие информатику, биоинженерию и психологию, а также исследователи, работающие в области нейрокомпьютерных интерфейсов и анализа данных ЭЭГ. Потенциальными пользователями разработанной системы могут быть специалисты в области психологии, медицины и разработчики интерфейсов.
Для реализации проекта потребуются нейроинтерфейс BrainLink, компьютер с достаточными вычислительными ресурсами, программное обеспечение для обработки сигналов и анализа данных (Python, библиотеки для обработки ЭЭГ, библиотеки машинного обучения).
Осуществляет общее руководство проектом, формулирует задачи, планирует работу, контролирует выполнение этапов, обеспечивает координацию деятельности команды, отвечает за представление результатов. Руководитель проекта несет ответственность за научную обоснованность, методологическую корректность и практическую значимость исследования, а также за своевременное его завершение. Также отвечает за написание отчетов и презентаций по проекту.
Отвечает за разработку алгоритмов предобработки данных ЭЭГ, извлечения признаков и обучения моделей машинного обучения. Разработчик должен обладать знаниями в области обработки сигналов, машинного обучения и программирования на языке Python. Он должен уметь применять различные методы анализа данных. Также он отвечает за реализацию алгоритмов нейронных сетей.
Отвечает за сбор данных ЭЭГ с использованием нейроинтерфейса BrainLink, их предварительную обработку и подготовку к анализу. Специалист должен обладать знаниями в области физиологии и обработки сигналов. В его обязанности входит организация экспериментов, обеспечение корректности сбора данных и контроль качества данных. Он также отвечает за разработку протоколов экспериментов.
Отвечает за проведение анализа полученных результатов, оценку эффективности различных моделей и интерпретацию результатов исследования. Аналитик должен обладать знаниями в области статистики и машинного обучения. В его обязанности входит подготовка отчетов и презентаций с результатами анализа, а также участие в обсуждении результатов исследования и формулировании выводов.
Выполнил: ФИО
Руководитель: ФИО
