Decoding the Confidence Level of Subjects in Answering Multiple Choice Questions Using EEG Induced Capsule Network

The paper introduces an innovative methodology for the automatic discrimination of multiple choice answers chosen by merit and random guess by analyzing the confidence level of examinees using an Electroencephalographic system. The acquired brain signals of the subjects participating in the experime...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) S. 1 - 8
Hauptverfasser:	Bose, Shirsha, Ghosh, Sayantani, Konar, Amit, Nagar, Atulya K.
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 05.12.2021
Schlagworte:	Brain modeling capsule network Classification algorithms confidence EEG Electroencephalography Fourier transforms Heuristic algorithms multiple choice test Routing Software spectrogram
Online-Zugang:	Volltext
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