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SVM-KNN算法的情绪脑电识别

情绪识别与日常生活的诸多领域都有很大联系.然而,通过单一算法难以获得较高的情绪识别准确率,为此,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和K近邻(K-nearest neighbors,KNN)融合算法(SVM-KNN)的情绪脑电识别模型.在情绪分类时,首先计算待识别样本与最优分类...