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基于3D矩阵特征与多维卷积网络的脑电信号情感识别
被引量：
7
1
作者
陈景霞
闵重丹
+2 位作者
林文涛
郝为
刘洋
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第2期178-186,共9页
人类大脑皮层能够对不同情感产生动态响应,在这一神经科学研究成果的启发下,提出一种基于3D矩阵特征与多维卷积神经网络的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号情感识别方法,用MCNN表示.该3D矩阵特征是指每个时间点上提取的6个频带的PSD...
人类大脑皮层能够对不同情感产生动态响应,在这一神经科学研究成果的启发下,提出一种基于3D矩阵特征与多维卷积神经网络的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号情感识别方法,用MCNN表示.该3D矩阵特征是指每个时间点上提取的6个频带的PSD特征按大脑电极位置分布,转换为9×9网状矩阵后连接得到的一个9×9×6的三维矩阵,该表征方法能够直接准确反应大脑皮层EEG信号的空间相关性和时频动态,再将该特征输入一个多维卷积神经网络进一步提取相关深度语义特征并进行情感分类.所提方法在DEAP数据集中脑电信号的唤醒度和效价维度上两类情感分类的平均准确率分别达到了85.88%和87.32%,相同实验条件下,比目前较优手工特征的平均分类准确率分别提升了5.41%和5.69%,比最优深度模型的平均分类准确率分别提升了3.52%和4.18%,验证了该方法的先进性和有效性.
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关键词
多通道脑电信号
三维特征
CNN
多元卷积
情感识别
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职称材料
类不平衡通信辐射源个体识别
2
作者
牛雅萌
崔良中
孙佳杰
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第4期844-851,共8页
某些通信辐射源个体存在使用时长较短、隐蔽性高的特性,导致采集到的可用于训练的数据量少,产生训练样本不平衡问题,致使通信辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)的精度下降。针对上述问题,提出一种基于多元长短期记忆...
某些通信辐射源个体存在使用时长较短、隐蔽性高的特性,导致采集到的可用于训练的数据量少,产生训练样本不平衡问题,致使通信辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)的精度下降。针对上述问题,提出一种基于多元长短期记忆-全卷积网络(Multivariate Long Short-Term Memory Fully Convolutional Network,MLSTM-FCN)的增量随机特征训练的通信SEI方法,提高类不平衡条件下SEI的准确率。以MLSTM-FCN模型作为信号特征提取的主干网络,在训练过程中随机生成高斯向量,与网络提取的特征拼接在一起同时训练,加强模型的泛化能力,减轻样本类不平衡造成的影响,提升整体识别率。实验结果表明,该方法可较好地解决通信辐射源类间不平衡问题,在不同程度的类不平衡条件下,该方法的准确率高于常规方法,提高了SEI精度。
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关键词
多元
长短期记忆-全
卷积
网络
类不平衡
辐射源个体识别
分类识别
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职称材料
高频信息物体多层多元特征权重自适应融合三维重建网络
3
作者
王标
李影
+3 位作者
融百川
刘璟
张进
王永红
《光学精密工程》
2025年第15期2424-2440,共17页
为解决光度立体深度学习在实现物体表面法向量重建过程中存在的表面纹理的高频信息丢失而导致重建精度偏差大的问题,提出了一种多层多元特征权重自适应融合三维重建网络(MMF-Net)。网络主要将PS-FCN作为基准模型,引入对称式编码-解码结...
为解决光度立体深度学习在实现物体表面法向量重建过程中存在的表面纹理的高频信息丢失而导致重建精度偏差大的问题,提出了一种多层多元特征权重自适应融合三维重建网络(MMF-Net)。网络主要将PS-FCN作为基准模型,引入对称式编码-解码结构,增强网络的学习和特征表达能力,提升了不同层级之间特征整合能力;设计独立层间权重自适应调节的多元卷积层,通过增加额外的可训练权重,兼顾具有形状信息与纹理信息,并且能够更好地捕捉到表面纹理的细节变化信息,使得该网络在高频信息较密集场景下的表现更加稳定和准确;辅助增加跳跃连接结构,通过中间层特征跨层连接至后续层级,保留物体高频信息且强化低频信息,以实现物体高低频特征信息的融合性应用。利用DiLiGenT基准数据集进行了相关测试,实验结果表明,MMF-Net能够实现平均MAE达到6.94°,对比PS-FCN(Norm)的7.39°提升了6%,在其中两幅含有高频信息物体的平均重建误差为11.03°,对比先前方法FUPS-Net的12.52°提升了12%。MMF-Net实现了光度立体物体表面低频信息和高频信息的有效性获取,为以物体表面法向量为基础的三维高精度重建提供参考。
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关键词
深度学习
光度立体视觉
多元卷积
特征融合
自适应权重
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职称材料
题名
基于3D矩阵特征与多维卷积网络的脑电信号情感识别
被引量：
7
1
作者
陈景霞
闵重丹
林文涛
郝为
刘洋
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第2期178-186,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61806118)
陕西科技大学博士科研启动基金项目(2020BJ-30)。
文摘
人类大脑皮层能够对不同情感产生动态响应,在这一神经科学研究成果的启发下,提出一种基于3D矩阵特征与多维卷积神经网络的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号情感识别方法,用MCNN表示.该3D矩阵特征是指每个时间点上提取的6个频带的PSD特征按大脑电极位置分布,转换为9×9网状矩阵后连接得到的一个9×9×6的三维矩阵,该表征方法能够直接准确反应大脑皮层EEG信号的空间相关性和时频动态,再将该特征输入一个多维卷积神经网络进一步提取相关深度语义特征并进行情感分类.所提方法在DEAP数据集中脑电信号的唤醒度和效价维度上两类情感分类的平均准确率分别达到了85.88%和87.32%,相同实验条件下,比目前较优手工特征的平均分类准确率分别提升了5.41%和5.69%,比最优深度模型的平均分类准确率分别提升了3.52%和4.18%,验证了该方法的先进性和有效性.
关键词
多通道脑电信号
三维特征
CNN
多元卷积
情感识别
Keywords
multi-channel EEG
3D-feature
CNN
multivariate convolution
emotion recognition
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
类不平衡通信辐射源个体识别
2
作者
牛雅萌
崔良中
孙佳杰
机构
海军工程大学电子工程学院
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第4期844-851,共8页
文摘
某些通信辐射源个体存在使用时长较短、隐蔽性高的特性,导致采集到的可用于训练的数据量少,产生训练样本不平衡问题,致使通信辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)的精度下降。针对上述问题,提出一种基于多元长短期记忆-全卷积网络(Multivariate Long Short-Term Memory Fully Convolutional Network,MLSTM-FCN)的增量随机特征训练的通信SEI方法,提高类不平衡条件下SEI的准确率。以MLSTM-FCN模型作为信号特征提取的主干网络,在训练过程中随机生成高斯向量,与网络提取的特征拼接在一起同时训练,加强模型的泛化能力,减轻样本类不平衡造成的影响,提升整体识别率。实验结果表明,该方法可较好地解决通信辐射源类间不平衡问题,在不同程度的类不平衡条件下,该方法的准确率高于常规方法,提高了SEI精度。
关键词
多元
长短期记忆-全
卷积
网络
类不平衡
辐射源个体识别
分类识别
Keywords
MLSTM-FCN
class unbalance
SEI
classification and identification
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
高频信息物体多层多元特征权重自适应融合三维重建网络
3
作者
王标
李影
融百川
刘璟
张进
王永红
机构
合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
出处
《光学精密工程》
2025年第15期2424-2440,共17页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.52375536)
长三角科技创新共同体联合攻关资助项目(No.2022CSJGG1300)
合肥市关键技术研发揭榜挂帅资助项目(No.2023SGJ020)。
文摘
为解决光度立体深度学习在实现物体表面法向量重建过程中存在的表面纹理的高频信息丢失而导致重建精度偏差大的问题,提出了一种多层多元特征权重自适应融合三维重建网络(MMF-Net)。网络主要将PS-FCN作为基准模型,引入对称式编码-解码结构,增强网络的学习和特征表达能力,提升了不同层级之间特征整合能力;设计独立层间权重自适应调节的多元卷积层,通过增加额外的可训练权重,兼顾具有形状信息与纹理信息,并且能够更好地捕捉到表面纹理的细节变化信息,使得该网络在高频信息较密集场景下的表现更加稳定和准确;辅助增加跳跃连接结构,通过中间层特征跨层连接至后续层级,保留物体高频信息且强化低频信息,以实现物体高低频特征信息的融合性应用。利用DiLiGenT基准数据集进行了相关测试,实验结果表明,MMF-Net能够实现平均MAE达到6.94°,对比PS-FCN(Norm)的7.39°提升了6%,在其中两幅含有高频信息物体的平均重建误差为11.03°,对比先前方法FUPS-Net的12.52°提升了12%。MMF-Net实现了光度立体物体表面低频信息和高频信息的有效性获取,为以物体表面法向量为基础的三维高精度重建提供参考。
关键词
深度学习
光度立体视觉
多元卷积
特征融合
自适应权重
Keywords
deep learning
photometric stereo vision
multivariate convolution
feature fusion
adaptive weighting
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术]
TP183 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D矩阵特征与多维卷积网络的脑电信号情感识别
陈景霞
闵重丹
林文涛
郝为
刘洋
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
类不平衡通信辐射源个体识别
牛雅萌
崔良中
孙佳杰
《无线电通信技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
高频信息物体多层多元特征权重自适应融合三维重建网络
王标
李影
融百川
刘璟
张进
王永红
《光学精密工程》
2025
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职称材料
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