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题名基于跨被试和跨会话的脑电信号情感识别方法
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作者
史鹏程
王海龙
柳林
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机构
内蒙古师范大学计算机科学技术学院
内蒙古师范大学计算机科学联合创新实验室
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第10期3034-3040,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1523305)
内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2023LHMS06006)
+2 种基金
内蒙古师范大学基本科研业务费专项资金资助项目(2022JBYJ032)
内蒙古自治区档案馆档案科技项目(2023-13)
无穷维哈密顿系统及其算法应用教育部重点实验室资助项目(内蒙古师范大学)(2023KFYB03)。
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文摘
脑电信号是识别情感状态的重要指标,基于脑电信号进行情感识别是精神类疾病诊断和康复的关键环节。在情感识别领域,目前众多研究重点关注于脑电信号的时空信息,未充分考虑不同个体(跨被试)、不同时间段(跨会话)脑电信号的差异性。领域自适应方法是处理该类问题的一种有效手段,在领域自适应方法基础上,提出了多源领域自适应的脑电信号情感识别方法。该方法将多个源域分别转移到目标域,从而避免了多个脑电源域的影响。首先引入基于线性模型的公共特征提取器获得低级域不变性特征;接着引入基于多头自注意力机制的特定领域特征提取器获取特定领域特征;通过特征处理机制,逐步剥离生理差异、情绪波动等域特异性干扰因素;最后引入基于长短期记忆网络的特定领域分类器捕捉输入数据的时序依赖关系,提高模型对复杂特征的表达能力。在SEED和SEED-Ⅳ数据集上进行实验,跨被试的准确率分别为90.02%和91.57%,跨会话的准确率分别为67.09%和69.27%。实验表明,所提方法在跨被试和跨会话情感识别任务中的准确率均优于多个基准模型,充分验证了模型的有效性及泛化性能。
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关键词
脑电信号
领域自适应方法
多头自注意力机制
长短期记忆网络
情感识别
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Keywords
EEG signal
domain-adaptive method
multi-headd self-attention mechanism
long short-term memory network
emotion recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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