| 脑电情绪识别的深度学习研究综述 |
| |
| 引用本文： | 李锦瑶,杜肖兵,朱志亮,邓小明,马翠霞,王宏安. 脑电情绪识别的深度学习研究综述[J]. 软件学报, 2023, 34(1): 255-276 |
| |
| 作者姓名： | 李锦瑶 杜肖兵 朱志亮 邓小明 马翠霞 王宏安 |
| |
| 作者单位： | 中国科学院大学计算机科学与技术学院,北京 100049;计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所),北京 100190;中国科学院软件研究所人机交互北京市重点实验室,北京 100190;计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所),北京 100190;中国科学院软件研究所人机交互北京市重点实验室,北京 100190;华东交通大学软件学院,江西南昌 330013;计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所),北京 100190;中国科学院软件研究所人机交互北京市重点实验室,北京 100190 |
| |
| 基金项目： | 北京市自然科学基金(4212029); 国家自然科学基金(61872346); 2019年牛顿奖中国奖(NP2PB/100047); 中国博士后科学基金(2020M680697); 江西省青年科学基金(20202BABL212006) |
| |
| 摘 要： | 情绪是情感的外在体现,影响人类的认知、感知、理性决策等日常活动.情绪识别作为实现计算机全面智能的一项基础任务,在情感计算和人机交互领域被深入研究和广泛应用.相比面部表情、语音或其他生理信号,利用脑电进行情绪识别具有时间分辨率高、成本低、识别效果好、可靠性高的优势.近年来,越来越多的深度学习框架被应用于基于脑电信号的情绪识别,并取得了比传统机器学习方法更加优异的效果.基于深度脑电特征的情绪识别是当前的研究热点之一,也具有一定的挑战性.目前,可供参考的针对此研究热点的综述文献较少.对近年来国内外相关文献进行调研分析,从模型输入、深度框架、实验设置、实验结果等方面对深度学习在基于脑电的情绪识别中的应用研究做了总结概况,并在DEAP和SEED这两个公开的脑电-情绪数据集上对具有代表性的方法进行了定性和定量的多方面对比,分析和总结这些方法的不足,同时也对未来可能的研究方向进行了展望.
|
| 关 键 词： | 脑电信号 情绪识别 深度学习 特征提取 |
| 收稿时间： | 2020-11-06 |
| 修稿时间： | 2021-03-21 |
Deep Learning for EEG-based Emotion Recognition: A Survey |
| |
| LI Jin-Yao,DU Xiao-Bing,ZHU Zhi-Liang,DENG Xiao-Ming,MA Cui-Xi,WANG Hong-An. Deep Learning for EEG-based Emotion Recognition: A Survey[J]. Journal of Software, 2023, 34(1): 255-276 |
| |
| Authors: | LI Jin-Yao DU Xiao-Bing ZHU Zhi-Liang DENG Xiao-Ming MA Cui-Xi WANG Hong-An |
| |
| Affiliation: | School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;State Key Laboratory of Computer Science (Institute of Software, Chinese Academy of Sciences), Beijing 100190, China;Beijing Key Laboratory of Human-computer Interaction, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;State Key Laboratory of Computer Science (Institute of Software, Chinese Academy of Sciences), Beijing 100190, China;Beijing Key Laboratory of Human-computer Interaction, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;School of Software, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | electroencephalography (EEG) emotion recognition deep learning feature extraction |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《软件学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《软件学报》下载全文 |
|
