ACQUISIZIONE E ANALISI DEL SEGNALE EEG TRAMITE BCI PER IL RICONOSCIMENTO DELLE EMOZIONI

Il riconoscimento delle emozioni attraverso l’interfaccia cervello-computer (BCI) rappresenta una frontiera innovativa nella comprensione e nell'interpretazione dei segnali cerebrali associati agli stati emotivi. Questo studio si propone di esplorare la fattibilità di un sistema BCI basato su due canali EEG per il riconoscimento delle emozioni, con l’obiettivo di acquisire un dataset utile per sviluppi futuri nel campo dell’affective computing. Durante la sperimentazione, 18 partecipanti sono stati sottoposti a una serie di stimoli emozionali tramite la visualizzazione e l’ascolto di 40 clip musicali. I dati EEG sono stati successivamente analizzati utilizzando tecniche avanzate di machine learning per classificare le emozioni. I risultati hanno mostrato che, nonostante l’utilizzo di soli due canali, il sistema è stato in grado di riconoscere le emozioni con un’accuratezza accettabile, ma con margini di miglioramento. È stato osservato che la qualità del segnale EEG, sebbene generalmente buona, è stata influenzata da vari fattori, tra cui la difficoltà di adattamento dei partecipanti. Le problematiche emerse suggeriscono diverse aree di miglioramento, come l'ottimizzazione della qualità dei segnali EEG, l’approfondimento dell'analisi delle emozioni complesse e l'adattamento del sistema alle caratteristiche individuali degli utenti. Questo lavoro costituisce un passo importante verso l'adozione di BCI a basso costo e ad alta portabilità per applicazioni future nel riconoscimento delle emozioni.