Sep, 2022
基于权重的通道模型矩阵框架为基于脑电数据的跨数据集情绪识别提供了合理解决方案
Weight-based Channel-model Matrix Framework provides a reasonable solution for EEG-based cross-dataset emotion recognition
Huayu Chen, Huanhuan He, Jing Zhu, Shuting Sun, Jianxiu Li...
TL;DR通过多种分析方法并提出针对不同 EEG 信息的处理方式以及可解释性工作,本研究发现个体情感特征分布差异是情感识别稳定性的主要因素。因此,针对传统建模方法中的个体情感特征分布差异问题,提出了一种基于加权通道 - 模型矩阵框架 (WCMF) 的方法,其中采用校正 T 检验 (CT) 加权提取方法来合理地表征情感特征分布模式。通过对两种情景的跨数据集任务性能验证,结果表明 WCMF 具有更稳定、更好的情感识别能力。