أصبح التعرف التلقائي على المشاعر موضوعًا مثيرًا للاهتمام في الأبحاث، حيث تُعتبر المشاعر المختلطة هدفًا ينطوي على أهمية سريرية لكنه لا يزال غير مستكشف بشكل كافٍ. على الرغم من قدرة تخطيط الدماغ (EEG) على توفير بيانات دقيقة للنشاط العصبي على مستوى المللي ثانية، فإن معظم أنظمة تحليل EEG تعتمد على نافذة زمنية واحدة، مما يحد من التباين الزمني المتاح للنموذج.

في هذه الدراسة الجديدة، يقدّم الباحثون إطارًا زمنيًا متعدد المقاييس يتيح لهم القيام بتفكيك إشارة EEG إلى نوافذ متعددة المدد. هذه النوافذ تتم معالجتها بواسطة مشفر يعتمد على الانتباه المشترك، ويتم دمجها من خلال وحدة دمج ديناميكية تؤمن تخصيص أوزان معينة لكل عينة عبر المقاييس الزمنية المختلفة.

تم تقييم هذا الإطار تحت بروتوكول مستقل عن الأفراد في إعدادات ثنائية وثلاثية الفئات، حيث تتضمن المهمة الثلاثية الفئة فئة المشاعر المختلطة. وظهرت النتائج الرائعة بوجود دقة 65.22% للتحليل الثنائي و45.43% للتحليل الثلاثي. تحقق كلاهما من خلال تكوينات دمج ديناميكية بثلاث مقاييس، مما يشير إلى تحسن ملحوظ مقارنة بالأساس الكامل للإشارة.

تختلف المقاييس الزمنية الأكثر أداءً بين المهمتين، حيث يتفوق دمج القيم الديناميكي على الدمج التقليدي في أعلى تكوين تصنيفي ثنائي، ويتجاوزه بشكل طفيف في التكوين الثلاثي. ولكن يجب الانتباه إلى أن هذه الإعدادات المتعددة المقاييس تتطلب قدرة حسابية أكبر بكثير مقارنة بالأساس الكامل للإشارة.

في الختام، يمثل هذا البحث خطوة مهمة نحو تحسين تقنيات التعرف على المشاعر باستخدام EEG، مما يعزز قدرتنا على فهم التجارب الإنسانية المعقدة.
ما رأيكم في مستقبل التعرف على المشاعر باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي؟ شاركونا في التعليقات!