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基于空间-时间多模态域对抗模型的驾驶员情绪识别研究
1
作者
杜义浩
李菁金
+3 位作者
孙梦雨
王孝冉
范强
吴晓光
《计量学报》
北大核心
2025年第8期1218-1224,共7页
驾驶员情绪识别强调准确性和实时性,利用脑电、面部表情等单一模态进行情绪识别难以胜任。因此,尝试先将脑电和眼动信号相结合,构建空间-时间多模态域对抗模型,进行驾驶员情绪准确且快速的识别。再将生成对抗网络引入降噪自动编码器,实...
驾驶员情绪识别强调准确性和实时性,利用脑电、面部表情等单一模态进行情绪识别难以胜任。因此,尝试先将脑电和眼动信号相结合,构建空间-时间多模态域对抗模型,进行驾驶员情绪准确且快速的识别。再将生成对抗网络引入降噪自动编码器,实现脑电和眼动信号的自动学习融合,以获取能够表征情绪的最佳特征。随后,改进基于域对抗的深度迁移学习算法,引入最大均值差异损失函数,以提升跨被试驾驶员情绪识别的准确率。最后,搭建模拟驾驶实验平台进行驾驶员情绪识别实验,以验证所研究模型的有效性。
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关键词
生物计量学
驾驶员
情绪
脑电信号
眼动信号
多模态域对抗
跨被试情绪识别
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职称材料
题名
基于空间-时间多模态域对抗模型的驾驶员情绪识别研究
1
作者
杜义浩
李菁金
孙梦雨
王孝冉
范强
吴晓光
机构
燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室
出处
《计量学报》
北大核心
2025年第8期1218-1224,共7页
基金
国家自然科学基金(62376241)
河北省自然科学基金(C2024203005)
+1 种基金
中央引导地方科技发展资金(236Z1804G)
河北省创新能力提升计划(22567619H)。
文摘
驾驶员情绪识别强调准确性和实时性,利用脑电、面部表情等单一模态进行情绪识别难以胜任。因此,尝试先将脑电和眼动信号相结合,构建空间-时间多模态域对抗模型,进行驾驶员情绪准确且快速的识别。再将生成对抗网络引入降噪自动编码器,实现脑电和眼动信号的自动学习融合,以获取能够表征情绪的最佳特征。随后,改进基于域对抗的深度迁移学习算法,引入最大均值差异损失函数,以提升跨被试驾驶员情绪识别的准确率。最后,搭建模拟驾驶实验平台进行驾驶员情绪识别实验,以验证所研究模型的有效性。
关键词
生物计量学
驾驶员
情绪
脑电信号
眼动信号
多模态域对抗
跨被试情绪识别
Keywords
biometrology
driver emotions
EEG signal
eye movement signal
multimodal domain confrontation
cross-subject emotion recognition
分类号
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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1
基于空间-时间多模态域对抗模型的驾驶员情绪识别研究
杜义浩
李菁金
孙梦雨
王孝冉
范强
吴晓光
《计量学报》
北大核心
2025
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