文档名：统一全局空间表达的脑电信号跨被试情感识别
摘要：脑电信号(ElectroEncephaloGram,EEG)的跨被试情感识别,充分利用EEG信号库中大规模信息,并避免单被试模型训练对被试数据过度依赖产生的模型失效等问题,进一步推广了脑电识别的广泛应用.然而,不同被试生理与心理等客观差异加剧了模型建立难度.基于此,本文提出统一全局空间表达(UnifiedGlobalSpatialRepresenta-tion,UGSR)的跨被试识别模型.本文构建自适应在线自编码网络,通过对时序数据增量学习,提取EEG信号潜在统一特征,实现生理偏差校正.进一步,本文利用格拉姆角场(GramianAngularFields,GAF)转换局部时序特征为全局连续空间表达,避免相同环境下因被试心理差异产生反应信号时序不一致等问题,并建立全局注意力机制的深度卷积神经网络,获得更具判别性的非线性样本表达,提升识别精度.本文模型被验证在流行的脑电信号数据集上,并获得了更好的跨被试识别精度与泛化性.
作者：张晶 王翌歆 任永功Author：ZHANGJing WANGYi-xin RENYong-gong
作者单位：辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(5)
分类号：TP391.4
关键词：脑电信号 情感识别 跨被试识别 自编码网络 卷积神经网络 注意力机制
Keywords：electroencephalogram emotionrecognition subject-independentrecognition auto-encodernetwork convolutionneuralnetwork attentionmechanism
机标分类号：TP391.41TP181S232.4
在线出版日期：2023年7月27日
基金项目：统一全局空间表达的脑电信号跨被试情感识别[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(5)张晶 王翌歆 任永功脑电信号(ElectroEncephaloGram,EEG)的跨被试情感识别,充分利用EEG信号库中大规模信息,并避免单被试模型训练对被试数据过度依赖产生的模型失效等问题,进一步推广了脑电识别的广泛应用.然而,不同被试生理与心理等客观差...参考文献和引证文献
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