EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task
To solve the problem of assessing a person’s familiarity with audio-video data, various methods of machine learning were compared. The feature space has been optimized for the best way to make such an assessment. The high efficiency of the genetic algorithm in the problem of optimizing the space of...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2018
|
| Назва видання: | Управляющие системы и машины |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/150491 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task / D.S. Reshetnykov // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 4. — С. 70-83. — Бібліогр.: 26 назв. — англ. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-150491 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1504912019-04-09T01:25:42Z EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task Reshetnykov, D.S. Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий) To solve the problem of assessing a person’s familiarity with audio-video data, various methods of machine learning were compared. The feature space has been optimized for the best way to make such an assessment. The high efficiency of the genetic algorithm in the problem of optimizing the space of attributes is shown. Мета статті. Виконати порівняльний аналіз і експериментальне дослідження ефективності різних методів машинного навчання для побудови моделі визначення знайомства з аудіовізуальними матеріалами, на основі аналізу сигналу електроенцефалограм і визначити набір ознак, які найкраще класифікують даний сигнал. Результат. За використання запропонованої інформаційної технології підібрано параметри і отримано результати точності для різних моделей класифікації, що дозволило порівняти такі моделі і визначити найбільш адекватні до вирішення поставленої задачі. Застосування методів відбору ознак дозволило підвищити точність моделі лінійного методу опорних векторів з 55,9 до 80,7 відсотків. Цель статьи. Выполнить сравнительный анализ и экспериментальное исследование эффективности различных методов машинного обучения для построения модели определения знакомства с представленными аудиовизуальными материалами, на основе анализа сигнала электроэнцефалограмм и определить набор признаков, наилучшим образом классифицирующих данный сигнал. Результат. С использованием предложенной информационной технологии, подобраны параметры и получены результаты точности для различных моделей классификации, что позволило сравнить такие модели и определить наиболее адекватные решению поставленной задачи. Применение методов отбора признаков позволило повысить точность модели линейного метода опорных векторов с 55,9 до 80,7 процентов. 2018 Article EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task / D.S. Reshetnykov // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 4. — С. 70-83. — Бібліогр.: 26 назв. — англ. 0130-5395 DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2018.04.0070 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/150491 574: 004.2 en Управляющие системы и машины Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
English |
| topic |
Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий) Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий) |
| spellingShingle |
Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий) Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий) Reshetnykov, D.S. EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task Управляющие системы и машины |
| description |
To solve the problem of assessing a person’s familiarity with audio-video data, various methods of machine learning were compared. The feature space has been optimized for the best way to make such an assessment. The high efficiency of the genetic algorithm in the problem of optimizing the space of attributes is shown. |
| format |
Article |
| author |
Reshetnykov, D.S. |
| author_facet |
Reshetnykov, D.S. |
| author_sort |
Reshetnykov, D.S. |
| title |
EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task |
| title_short |
EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task |
| title_full |
EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task |
| title_fullStr |
EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task |
| title_full_unstemmed |
EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task |
| title_sort |
eeg analysis of person familiarity with audio-video data assessing task |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| publishDate |
2018 |
| topic_facet |
Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий) |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/150491 |
| citation_txt |
EEG Analysis of Person Familiarity with Audio-Video Data Assessing Task / D.S. Reshetnykov // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 4. — С. 70-83. — Бібліогр.: 26 назв. — англ. |
| series |
Управляющие системы и машины |
| work_keys_str_mv |
AT reshetnykovds eeganalysisofpersonfamiliaritywithaudiovideodataassessingtask |
| first_indexed |
2023-05-20T17:35:14Z |
| last_indexed |
2023-05-20T17:35:14Z |
| _version_ |
1796153632725401600 |