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南京信息工程大學(xué)朱艷萍等發(fā)表一種新穎的腦電情緒識(shí)別模型

作者: 集小微 2024-12-31
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來(lái)源:信息與電子工程前沿FITEE #情緒識(shí)別# #深度卷積# #南京信息工程大學(xué)#
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中文摘要:

人類情緒是反映個(gè)體當(dāng)前生理和心理狀態(tài)的復(fù)雜心理現(xiàn)象。情緒對(duì)人類的行為、認(rèn)知、交流和決策產(chǎn)生了顯著的影響。然而,目前的情緒識(shí)別方法在實(shí)際應(yīng)用中往往存在性能不佳和可擴(kuò)展性有限的問(wèn)題。為此,我們提出一種新穎的腦電圖(EEG)情緒識(shí)別框架VG-DOCoT,它基于深度過(guò)參數(shù)化卷積(DO-Conv)、變換器和變分自編碼器-生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(VAE-GAN)結(jié)構(gòu)。具體來(lái)說(shuō),在預(yù)處理中,可以從EEG信號(hào)中提取微分熵(DE),以映射到時(shí)間、空間和頻率信息中。為了增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù),采用VAE-GAN進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。使用一種新穎的卷積模塊DO-Conv替代傳統(tǒng)的卷積層,以提高網(wǎng)絡(luò)性能。在網(wǎng)絡(luò)框架中引入了變換器結(jié)構(gòu),以揭示EEG信號(hào)中的全局依賴性。使用所提出的模型,在DEAP數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了二分類任務(wù)仿真,喚醒度和效價(jià)度的準(zhǔn)確率分別達(dá)到92.52%和92.27%。另外,在SEED數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了三分類任務(wù)測(cè)試,包括中性、積極和消極三種情緒,獲得的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為93.77%。所提出的方法顯著提高了腦電情緒識(shí)別的準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞:

情緒識(shí)別;腦電(EEG);深度過(guò)參數(shù)化卷積(DO-Conv);變換器;變分自編碼器-生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(VAE-GAN)

作者:

朱艷萍,黃磊,陳繼鑫,王身云,萬(wàn)發(fā)雨,陳家楠

單位:

南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,中國(guó)南京市,210044

本文引用格式:

Yanping ZHU, Lei HUANG, Jixin CHEN, Shenyun WANG, Fayu WAN, Jianan CHEN, 2024. VG-DOCoT: a novel DO-Conv and transformer framework via VAE-GAN technique for EEG emotion recognition. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 25(11):1497-1514.

https://doi.org/10.1631/FITEE.2300781

本文精要導(dǎo)讀:

責(zé)編: 集小微
來(lái)源:信息與電子工程前沿FITEE #情緒識(shí)別# #深度卷積# #南京信息工程大學(xué)#
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THE END
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