基于脑电时频空多域特征融合的情感识别研究

传统基于脑电信号（electroencephalogram,EEG）的情感识别主要采用单一的脑电特征提取方法,为了充分利用EEG中蕴含的丰富信息,提出一种多域特征融合的脑电情感识别新方法。提取了EEG的时域、频域和空域特征,将三域特征进行融合作为情感识别模型的输入。首先计算不同时间窗EEG信号的alpha、beta、gamma三个频段功率谱密度,并结合脑电电极空间信息构成EEG图片,然后利用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory network,BLSTM）构建CNN-BLSTM情感识别模型,分别对时、频、空三域特征进行学习。在SEED数据集对该方法进行验证,结果表明该方法能有效提高情感识别精度,平均识别准确率达96.25%。     

基于脑电信号的情感识别研究

针对如何提高脑电信号情感识别的正确率这一问题,在得到的原始脑电信号进行分频带特征提取后,一方面采用支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯和神经网络算法对小波熵、近似熵、功率谱密度、微分熵,进行训练和分类学习;另一方面,基于四种不同的电极放置方式,对微分熵特征采用支持向量机和经遗传算法参数寻优的支持向量机算法进行训练。结果显示,在12通道条件下能够得到91.99%的总体准确率,最高情感识别准确率已经达到97.59%。研究结果表明,减少电极可以获得较高的情感识别分类结果,并且采用参数寻优后的支持向量机算法能够有效提升准确率。     

基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别

针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提取脑电信号情感特征,随后与特征图一起输入Leaky ReLU激活函数。对于卷积预训练过程,使用交叉熵和正则化项双目标优化损失函数,之后采用随机森林分类器以获得情感分类标签。在国际公开数据集SEED上进行实验,达到94.7%的情感分类准确率,实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于深度卷积神经网络的脑电信号情感识别

为了点对点自动学习脑电信号（Electroencephalogram,EEG）空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合特征,提出一种基于卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）模型的EEG情感特征学习与分类算法。采用包括集成决策树、支持向量机、线性判别分析和贝叶斯线性判别分析算法在内的浅层机器学习模型与CNN深度学习模型对DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感分类实验。实验结果表明,在效价和唤醒度两个维度上,深度CNN模型在时域和频域组合特征上均取得了目前最好的两类识别性能,在效价维度上比最佳的传统分类器集成决策树模型提高了3.58%,在唤醒度上比集成决策树模型的最好性能提高了3.29%。     

融合共空间模式与脑网络特征的EEG抑郁识别

提出共空间模式算法和脑网络拓扑属性融合的脑电信号（electroencephalography,EEG）特征,结合深度学习模型时序卷积网络（temporal convolution network,TCN）对抑郁组和对照组进行分类。根据相位锁值构建电极通道间相位同步性功能网络,分析不同频段下两种类别的功能连接模式。采用多特征融合方法将共空间模式特征和脑网络拓扑特征结合起来,最后结合Fisher score特征选择方法和分类器依赖结构,得到低维高效的特征子集并应用TCN进行分类。在抑郁数据集上的实验结果验证了所提策略的有效性。     

基于稀疏特征迁移的语音情感识别

为了解决语音情感识别系统中训练数据和测试数据来自不同数据 库所引起的识别率降低的问题,提出了一种基于稀疏特征迁移的语音情感识别方法。通过引入稀疏编码获取情感特征在不同数据库条件下的共同稀疏表示;同时引入最大区分差异（Maximum mean discrepancy, MMD）来衡量不同数据库条件下稀疏表示分布之间的距离,并将其作为稀疏编码目标函数的约束条件,从而获得较为鲁棒的稀疏特征。实验结果表明,相比传统语音情感识别方法,基于稀疏特征迁移的语音情感识别方法显著提高了跨库条件下的情感识别率。     

脑电信号在情感识别中的应用

针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号中的β波节律用于情感状态识别是可行的。     

基于多通道脑电信号的因果网络情绪识别

情绪是由大脑内多个通道共同作用产生的,格兰杰因果检验作为情绪识别的主流方法,在计算任意2个通道之间的因果关系时容易忽略其他通道的影响。面向多通道脑电信号,提出一种基于条件格兰杰因果检验（CGC）的因果网络情绪识别方法。利用CGC算法计算不同情绪下大脑全通道的因果关系,据此构建因果网络,并通过分析各通道的入/出度和介数拓扑属性找到关键通道,得到简化的因果网络进行情绪识别。将节点之间的因果连接关系作为特征分别输入SVM和KNN分类器进行分类训练,实验结果表明,简化网络的识别率分别为75.3%和78.4%,验证了所提方法的有效性。     

基于卷积联合适应网络的脑电信号情感识别

提出一种基于深度卷积联合适应网络（Convolutional neural network-joint adaptation network,CNN-JAN）的脑电信号（Electroencephalogram, EEG）情感识别模型。该模型将迁移学习中联合适应的思想融合到深度卷积网络中,首先采用长方形卷积核提取数据的空间特征,捕捉脑电数据通道间的深层情感相关信息,再将提取的空间特征输入含有联合分布的多核最大均值差异算法（Multi-kernel joint maximum mean discrepancy,MK-JMMD）的适配层进行迁移学习,使用MK-JMMD度量算法解决源域和目标域分布不同的问题。所提方法在SEED数据集上使用微分熵特征和微分尾端性特征分别进行情感分类实验,其中使用微分熵特征被试内跨试验准确率达到84.01%,与对比实验和目前流行的迁移学习方法相比,准确率进一步提高,跨被试实验精度也取得较好的性能,验证了该模型用于EEG信号情感识别任务的有效性。     

基于自适应Lempel-Ziv复杂度的情感脑电信号特征分析

脑电信号是研究人类情感的主要手段之一。将Lempel-Ziv复杂度算法应用在脑电情感分类方面,并对其进行相应改进。针对脑电信号变化微弱的情况,在二值化过程对原有二值化方法进行改进,采用自适应方法调整信号分段区域,提取脑电情感数据特征,刻画了相邻点之间的相互关系和细节信息。探究不同情感状态下、不同电极复杂度的变化规律,采用SVM进行特征分类,验证了所提取特征的质量和有效性。     

基于EEG和DE-CNN-GRU的情绪识别

近年,情绪识别研究已经不再局限于面部和语音识别,基于脑电等生理信号的情绪识别日趋火热.但由于特征信息提取不完整或者分类模型不适应等问题,使得情绪识别分类效果不佳.基于此,本文提出一种微分熵(DE)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)结合的混合模型(DE-CNN-GRU)进行基于脑电的情绪识别研究.将预处理后的脑电信号分成5个频带,分别提取它们的DE特征作为初步特征,输入到CNN-GRU模型中进行深度特征提取,并结合Softmax进行分类.在SEED数据集上进行验证,该混合模型得到的平均准确率比单独使用CNN或GRU算法的平均准确率分别高出5.57%与13.82%.     

基于3DC-BGRU的脑电情感识别

针对脑电信号情感识别率偏低的问题,提出了一种基于3DC-BGRU的脑电情感识别方法。对单通道脑电信号进行短时傅里叶变换(STFT),提取相关频带的时频信息构成二维时频图,并将多个通道的时频图构成一种全新的时间、频率和通道的三维数据形式,通过三维卷积的方式设计了一种新颖的卷积神经网络(CNN)模型对三维数据进行深层特征提取,设计双向门控循环单元(BGRU)对深层特征的序列信息进行处理并配合Softmax进行分类。实验结果表明该方法分类识别率得到提高。     

基于特征优选和字典优化的组稀疏表示表情识别

针对在小样本人脸表情数据库上识别模型过拟合问题,文中提出基于特征优选和字典优化的组稀疏表示分类方法.首先提出特征优选准则,选择相同类级稀疏模式、不同类内稀疏模式的互补特征构建字典.然后对字典进行最大散度差优化学习,使字典在不失真重构特征的同时具有较高鉴别能力.最后联合优化后的字典进行组稀疏表示分类.在JAFFE、CK+...     

基于RCNN-LSTM的脑电情感识别研究EI北大核心CSCD

情感作为人脑的高级功能,对人们的个性特征和心理健康有很大的影响,利用网上公开的脑电情感数据库(DEAP(Database for emotion analysis using physiological signals)数据库),根据心理效价和激励唤醒度等级进行情感划分,对压力和平静等5种情感进行研究分析.针对脑电信号时空特征结合的特点,把深度学习中的卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(Long short term memory,LSTM)两者作为基本前提,并在此基础之上设计了一个RCNN-LSTM的脑电情感信号分类模型.利用循环卷积神经网络(Recurrent convolutional neural network,RCNN)自动提取脑电信号中的抽象特征,省去了人工选择与降维的过程,然后结合LSTM网络对脑电情感信号进行分类识别.实验结果表明,利用该方法对5种情感类别的平均分类识别率达到了96.63%,证明了该方法的有效性.     

集成胶囊网络的脑电情绪识别

为了充分提取脑电信号多频带的时频信息和保留导联空间分布的位置信息,提出了一种基于集成胶囊网络的情绪识别模型.对预处理过的脑电信号进行小波包特征提取,并将Theta、Alpha、Beta、Gamma四个频带的小波系数能量值填充于根据导联空间分布映射的稀疏矩阵中,拼接构成多频带特征矩阵,通过胶囊网络对特征数据进行训练,对不...     

基于SDAE与RELM的EEG情感识别方法

针对情感识别中堆叠式自动编码器存在反向传播方法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出一种基于堆叠式降噪自动编码器（SDAE）和正则化极限学习机（RELM）的情感状态识别方法。从脑电信号的时域、频域和时频域中提取表征情感状态的初始特征,使用SDAE进行无监督特征学习,提取初始特征的高层抽象表示。在网络的回归层,使用RELM进行情感分类。在DEAP数据集上的实验结果表明,与SDAE以及DT、KNN等传统基于机器学习的方法相比,该方法在实时性、准确性和泛化性能等方面均有明显提升。