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在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。 在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。

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内容包含了seed数据集与四份基于seed数据集的脑电情绪识别代码， 每一份代码都可以完整运行。 第一份是svm模型；第二份采用的pytorch框架，模型为svm和卷积神经网络（cnn）的混合模型。第三份是卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn）的混合模型。第四份是采用的机器学习算法，包含了五种机器学习常见的算法，例如决策树算法、朴素贝叶斯、K最近邻算法、随机森林算法等等。

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multi_seed_region_grow 一种多种子区域生长算法。 它可用作对象识别，分段，跟踪器等的预处理。 找到用C ++和opencv 2+编写的多种子区域增长算法并不容易，因此我分享了这个简单的版本。 环境 海湾合作委员会 CMake的 Opencv的2 档案文件 main.cpp：“主”文件，在C ++中实现“多种子区域增长”算法 auto_threshold_demo.cpp：演示如何实现“自动阈值” 影响 源图像 结果 去做 使用更强大的估算算法，而不是“增量和阈值” 优化rgb图像（现已实现） 优化效率 注意力 您需要在“ CMakeList.txt”中更改“ OpenCV_DIR”，“ OpenCV_LIB_DIR”，“ OpenCV_INCLUDE_DIRS”。 固定阈值并不总是有效的。 关于“自动阈值” “固定阈值”不是很优雅：） 我已经编写了一种