基于时频空多维融合特征的脑电情感识别
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TP391.9

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公安学科基础理论研究创新计划项目“公安技术基础理论与学科体系研究”(安全防范技术与工程基础理论与学科体系研究2022XKGJ0110);辽宁省科技厅联合开放基金机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(2020-KF-12-11);证据科学教育部重点实验室(中国政法大学)开放基金资助课题(2021KFKT09);中央高校基本科研业务费专项资金资助(3242019010);辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0168);教育部重点研究项目(E-AQGABQ20202710);上海市现场物证重点实验室开放课题(2021XCWZK08)


EEG Emotion Recognition Based on Time-frequency-space Multi-dimensional Fusion
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    摘要:

    脑电信号(Electroencephalogram,EEG)包含丰富的时间,空间和频率信息,是最能准确反映情感状态的生理信号,在情感识别领域发挥着重要作用。由于单特征的脑电情感识别研究方法存在缺失信息的问题,因此提出了三维融合特征的脑电信息处理方法,将脑电信号的微分熵频域特征和八种时域特征进行融合,按照电极片位置信息进行空间排布,提取脑电信号的三维混合特征。将注意力机制引入多任务卷积神经网络(Multi Task Attention Convolutional Neural Network,MTA-CNN),并将构造的三维特征作为输入进行测试分析。结果表明,所提出模型方法在DEAP数据集的效价维和唤醒维二分类问题准确率均有显著提升。

    Abstract:

    Electroencephalogram (EEG) contains a wealth of temporal, spatial and frequency information, which is the most accurate physiological signal to reflect the emotional state, and plays an important role in the field of emotion recognition.Because the single feature EEG emotion recognition method has the problem of missing information, this paper proposes a three-dimensional fusion feature EEG information processing method, which fuses the differential entropy frequency domain features and eight kinds of time domain features of EEG signals, arranges the EEG signals according to the electrode position information, and extracts the three-dimensional mixed features of EEG signal.The attention mechanism is introduced into the multi-task convolutional neural network (MTA-CNN), and the constructed three-dimensional features are used as the input for test and analysis. The results show that the proposed model and method can significantly improve the classification accuracy in the valence dimension and arousal dimension of DEAP data set.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杜扶遥,姜囡,刘浠辰. 基于时频空多维融合特征的脑电情感识别[J]. 科学技术与工程, 2024, 24(18): 7769-7775.
Du Fuyao, Jiang Nan, Liu Xichen. EEG Emotion Recognition Based on Time-frequency-space Multi-dimensional Fusion[J]. Science Technology and Engineering,2024,24(18):7769-7775.

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  • 收稿日期:2023-07-26
  • 最后修改日期:2024-04-12
  • 录用日期:2023-10-26
  • 在线发布日期: 2024-07-05
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