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HiRENet: Novel Convolutional Neural Network Architecture using Hilbert-transformed and Raw Electroencephalogram for Subject-Independent Emotion Classification

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  • 발행기관
    한국정보통신설비학회 바로가기
  • 간행물
    한국정보통신설비학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    한국정보통신설비학회 2025 하계학술대회 (2025.08)바로가기
  • 페이지
    pp.131-132
  • 저자
    Minsu Kim, Chang-Hwan Im
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A474545

원문정보

목차

I. Introduction
II. Methods
1. Hilbert Transform
2. ShallowNet
3. ResCNN
3. HiRENet
4. Dataset
III. Results
1. Evaluation of HiRENet with Different Input Types
2. Performance Comparison with various CNN Models
References

저자

  • Minsu Kim [ Department of Electronic Engineering, Hanyang University ]
  • Chang-Hwan Im [ Department of Electronic Engineering, Hanyang University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국정보통신설비학회 [Korea Institute of Information & Telecommunication Facilities Engineering]
  • 설립연도
    2001
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    한국 정보통신 시설 및 설비에 대한 대학, 연구기관, 공공기관, 산업체 등의 관련자들의 연구활동을 통하여 학문적, 이론적 체계 확립과 구현 기술의 보편화를 이룩함으로써 한국 정보통신산업의 발전에 기여하고, 회원 상호간 학문적 발전의 도모를 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국정보통신설비학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2002~2025
  • 십진분류
    KDC 567 DDC 621

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