DEAP（DEtection of Affect in Audiences using Physiological signals）数据集是研究情感识别领域的一个重要资源，尤其在利用脑电图（EEG）信号分析人类情绪反应时。这个数据集包含了40名参与者对32个不同音乐视频片段的情绪反应，涵盖了喜悦、愤怒、悲伤、平静四种基本情绪类别。研究人员可以通过分析这些EEG数据，结合其他生理指标如心率、皮肤电导等，来训练和评估情感识别模型。 CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）是两种广泛应用于深度学习领域的神经网络架构，特别适合处理时间和空间上的连续数据。在脑电情绪识别任务中，CNN通常用于捕捉EEG信号中的空间模式，因为它们能够自动学习特征，如不同脑区之间的连接模式。而LSTM则擅长捕捉时间序列数据的长期依赖性，这对于理解EEG信号随时间变化的情绪动态非常有用。 在使用DEAP数据集进行情绪识别时，首先需要预处理原始EEG数据，包括去除噪声、滤波以消除高频或低频干扰，以及标准化或归一化数据以减少个体差异。接着，可以将预处理后的EEG信号划分为合适的窗口大小，每个窗口对应一段连续的信号，然后用CNN提取每一窗口内的特征。LSTM可以接在CNN之后，对连续的特征窗口进行建模，以捕捉情绪变化的动态过程。 训练模型时，可以采用交叉验证策略，如k折交叉验证，来评估模型的泛化能力。损失函数通常选择多类交叉熵，优化器可以选择Adam或SGD。在模型设计上，可以尝试不同的CNN-LSTM组合，比如多层CNN提取特征后馈入单层或多层LSTM，或者在LSTM前后添加全连接层进行进一步的抽象和分类。 此外，为了提高模型性能，可以考虑集成学习，比如基于多个模型的投票或平均结果。同时，正则化技术如Dropout和Batch Normalization也能帮助防止过拟合，提高模型的稳定性和泛化能力。 在评估模型时，除了准确率之外，还应关注精确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵，以全面理解模型在各个情绪类别的表现。同时，AUC-ROC曲线也是一个重要的评估指标，它衡量了模型区分不同情绪状态的能力。 DEAP数据集结合CNN和LSTM提供了研究脑电情绪识别的强大工具。通过不断调整网络结构、优化参数，以及利用各种技术提高模型性能，我们可以更深入地理解人的情感反应，并为实际应用如人机交互、心理健康监测等领域提供支持。

包含完整的seed脑电数据集

针对基于DEAP数据集，进行了ANN、CNN、LSTM模型对比。 含有处理好的数据集和源代码。

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%