基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

64导 采样频率1000hz 静息态脑电 Ch1=Fp1,,0.1,µV Ch2=Fp2,,0.1,µV Ch3=F3,,0.1,µV Ch4=F4,,0.1,µV Ch5=C3,,0.1,µV Ch6=C4,,0.1,µV Ch7=P3,,0.1,µV Ch8=P4,,0.1,µV Ch9=O1,,0.1,µV Ch10=O2,,0.1,µV Ch11=F7,,0.1,µV Ch12=F8,,0.1,µV Ch13=T7,,0.1,µV Ch14=T8,,0.1,µV Ch15=P7,,0.1,µV Ch16=P8,,0.1,µV Ch17=Fz,,0.1,µV Ch18=Cz,,0.1,µV Ch19=Pz,,0.1,µV Ch20=EOG,,0.1,µV Ch21=FC1,,0.1,µV Ch22=FC2,,0.1,µV Ch23=CP1,,0.1,µV Ch24=CP2,,0.1,µV Ch25=FC5,,0.1,µV Ch26=FC6,,0.1,µV Ch27=CP5,,0.1,µV Ch28=CP6,,0.1,µV Ch29=FT9,,0.1,µV Ch30=FT10,,0.1,µV Ch31=TP9,,0.1,µV Ch32=TP10,,0.1,µV Ch33=F1,,0.1,µV Ch34=F2,,0.1,µV Ch35=C1,,0.1,µV Ch36=C2,,0.1,µV Ch37=P1,,0.1,µV Ch38=P2,,0.1,µV Ch39=AF3,,0.1,µV Ch40=AF4,,0.1,µV Ch41=FC3,,0.1,µV Ch42=FC4,,0.1,µV Ch43=CP3,,0.1,µV Ch44=CP4,,0.1,µV Ch45=PO3,,0.1,µV Ch46=PO4,,0.1,µV Ch47=F5,,0.1,µV Ch48=F6,,0.1,µV Ch49=C5,,0.1,µV Ch50=C6,,0.1,µV Ch51=P5,,0.1,µV Ch52=P6,,0.1,µV Ch53=AF7,,0.1,µV Ch54=AF8,,0.1,µV Ch55=FT7,,0.1,µV Ch56=FT8,,0.1,µV Ch57=TP7,,0.1,µV Ch58=TP8,,0.1,µV Ch59=PO7,,0.1,µV Ch60=PO8,,0.1,µV Ch61=Fpz,,0.1,µV Ch62=CPz,,0.1,µV Ch63=POz,,0.1,µV Ch64=Oz,,0.1,µV

l-曲线矩阵代码脑电数据集 Matlab中的大脑计算机接口/ EEG信号分析代码 该存储库包含用于EEG / BCI实验的基于Matlab的分析代码。 它提供给研究人员使用Jason Farquhar的论文进行分析或进行复制。 当前按“原样”提供。 通常，对代码本身进行了很好的注释（大多数情况下带有用法说明），但是几乎没有其他文档。 基于管道的分析方法规范； 例如jf_cvtrain（jf_welchpsd（jf_detrend（jf_reref（z）））） 自记录数据结构-核心数据结构以及原始数据，都包含描述其结构（哪些维度是哪个）以及对象的处理历史的元数据。 可以使用jf_disp（z）方法打印此历史记录 快速入门如果您已加载此框架（使用initPaths函数），并且在matlab路径中运行了一项分析，则可以执行以下操作： z = jf_import（'expt'，'subj'，'label'，X，{'ch'，'time'，'epoch'}，'Y'，Y）; ％假设X = [ch x时间x历元]原始eeg数据，％Y =每个历元的[epochs x 1]标签。 z = jf_addFo

本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

基于DEAP的脑电情绪识别（基于CNN的多目标进化算法选择的人类情绪与脑电图通道的二维区分)，采用的tensorflow框架，模型为深度卷积神经网络模型

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。

在本文中，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）中学习时域特征和空间不对称性。TSception由动态时间层、非对称空间层和高层融合层组成，这些层同时学习时间和通道维度上的区别表示。动态时间层由多尺度一维卷积核组成，其长度与脑电信号的采样率有关，学习脑电的动态时间和频率表示。非对称空间层利用情绪反应背后的非对称神经激活，学习辨别性的全局和半球表征。学习到的空间表示将通过高级融合层进行融合。使用更广义的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上对所提出的方法进行了评估。该网络的性能与之前报道的方法进行了比较，如SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet。在大多数实验中，与比较的方法相比，我们的方法获得了更高的分类精度和F1分数。

我们提出了一种基于实时情绪分类系统（RECS）的Logistic回归（LR），该系统使用随机梯度下降（SGD）算法在线训练。通过使用EEG信号流在线训练模型，所提出的RECS能够实时地对情绪进行分类。为了验证RECS的性能，我们使用了DEAP数据集，这是情绪分类中使用最广泛的基准数据集。结果表明，该方法能有效地从脑电数据流中实时分类情绪，与其他离线和在线方法相比，该方法具有更好的准确性和F1评分。 1.我们开发了一个实时情绪分类系统，使用随机梯度下降（SGD）算法在线训练的逻辑回归（LR）。在我们的例子中，我们使用EEG数据作为生理数据流。EEG数据以流的形式出现，情绪状态被实时分类。 2.我们已经证明，我们提出的RECS分类器可以优于最先进的在线流媒体分类器方法；也就是说，我们考虑了五种在线分类器：霍夫丁树（HT）、自适应随机林（ARF）、动态加权集成（DWE）、加法专家集成（AEE）和霍夫丁自适应树（HAT）。我们还比较了八种离线模式的机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）和决策树（DT），以及文献中的五种在线分类器（朴素贝叶斯、支持向量机、隐马尔可夫模型（

很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

设计并进行实验，以产生情绪反应，并分析相应的生理信号 使用当前的机器学习技术，对能够通过EEG信号数据预测情绪状态（自我评估）的分类器进行建模和训练 通过5倍交叉验证进行评估 时域：根据试验数据训练3个深度卷积网络 60%的准确率 频域：输入PSD，标准多层感知器 准确率53%