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基于三维特征图和改进DenseNet的脑电情绪识别方法
被引量：
2
1
作者
苏靖然
李秋生
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期381-389,共9页
情感作为人脑的高级功能,对人的心理健康状态有很大的影响。为了充分考虑脑电信号的空间信息以及时频信息,更好地实现人机交互,论文提出了1种基于三维特征图的改进DenseNet情绪识别模型。通过提取脑电信号θ、α、β和γ 4个频段的微分...
情感作为人脑的高级功能,对人的心理健康状态有很大的影响。为了充分考虑脑电信号的空间信息以及时频信息,更好地实现人机交互,论文提出了1种基于三维特征图的改进DenseNet情绪识别模型。通过提取脑电信号θ、α、β和γ 4个频段的微分熵特征,结合脑电通道电极的位置映射关系,构造三维特征图,最后使用改进DenseNet网络进行二次特征提取与分类。为了验证该方法的有效性,在SEED数据集上进行了包含积极、中性、消极3种情绪的分类实验,单被试者实验和所有被试者实验获得的分类准确率分别达98.51%和98.68%。实验结果表明,三维特征图结合特征重用方法能够得到高精度的分类结果,为情绪识别提供了可以尝试的新方向。
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关键词
脑电信号
电极映射
三维特征图
特征重用
多尺度卷积核
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职称材料
题名
基于三维特征图和改进DenseNet的脑电情绪识别方法
被引量：
2
1
作者
苏靖然
李秋生
机构
赣南师范大学物理与电子信息学院
赣南师范大学智能控制工程技术研究中心
出处
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期381-389,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61561004)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ201408)。
文摘
情感作为人脑的高级功能,对人的心理健康状态有很大的影响。为了充分考虑脑电信号的空间信息以及时频信息,更好地实现人机交互,论文提出了1种基于三维特征图的改进DenseNet情绪识别模型。通过提取脑电信号θ、α、β和γ 4个频段的微分熵特征,结合脑电通道电极的位置映射关系,构造三维特征图,最后使用改进DenseNet网络进行二次特征提取与分类。为了验证该方法的有效性,在SEED数据集上进行了包含积极、中性、消极3种情绪的分类实验,单被试者实验和所有被试者实验获得的分类准确率分别达98.51%和98.68%。实验结果表明,三维特征图结合特征重用方法能够得到高精度的分类结果,为情绪识别提供了可以尝试的新方向。
关键词
脑电信号
电极映射
三维特征图
特征重用
多尺度卷积核
Keywords
EEG
electrode mapping
3D feature map
feature reuse
the multi-scale convolution kernel
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
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1
基于三维特征图和改进DenseNet的脑电情绪识别方法
苏靖然
李秋生
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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