Resumen

Las emociones son fundamentales para los seres humanos y desempeñan un papel importante en la cognición humana. La emoción se asocia habitualmente con la toma de decisiones lógicas, la percepción, la interacción humana y, hasta cierto punto, la propia inteligencia humana. Con el creciente interés de la comunidad investigadora por establecer algunas interacciones "emocionales" significativas entre los seres humanos y los ordenadores, se requiere la necesidad de soluciones fiables y desplegables para la identificación de los estados emocionales humanos. Los últimos avances en el uso de la electroencefalografía (EEG) para el reconocimiento de emociones han suscitado un gran interés en la comunidad investigadora, ya que los últimos desarrollos en soluciones de EEG portátiles para el consumidor pueden proporcionar una solución barata, portátil y sencilla para la identificación de emociones. Dado que la última revisión exhaustiva se llevó a cabo entre los años 2009 y 2016, este documento actualizará el progreso actual del reconocimiento de emociones utilizando señales de EEG desde 2016 hasta 2019. El enfoque de esta revisión del estado del arte se centra en los elementos del tipo de estímulo de la emoción y el enfoque de presentación, el tamaño del estudio, el hardware de EEG, los clasificadores de aprendizaje automático y el enfoque de clasificación. A partir de esta revisión del estado del arte, sugerimos varias oportunidades de investigación futuras, incluyendo la propuesta de un enfoque diferente en la presentación de los estímulos en forma de realidad virtual (RV). Con este fin, se presenta una sección adicional dedicada específicamente a revisar sólo los estudios de RV dentro de este dominio de investigación como motivación para esta propuesta de nuevo enfoque utilizando la RV como dispositivo de presentación de estímulos. Este documento de revisión pretende ser útil para la comunidad de investigadores que trabajan en el reconocimiento de emociones utilizando señales de EEG, así como para aquellos que se aventuran en este campo de investigación.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:reconocimiento de emociones, comunidad de investigación, revisión de arte, señal eeg, clasificador de aprendizaje automático, última revisión exhaustiva, tipo de estímulo de las emociones, futuras oportunidades de investigación, despertó gran interés, toma de decisiones lógicas
• Keywords:emotions recognition, research community, art review, eeg signal, machine learning classifier, last comprehensive review, emotions stimulus type, future research opportunities, garnered strong interest, logical decision making