Nov, 2023

基于情感计算的体验质量（QoE）预测的新方法

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TL;DR提出了一种基于情感计算驱动的体验质量（QoE）预测的新模型，使用多通道脑电图（EEG），心电图（ECG）和呼吸数据训练深度学习模型，比较了模型的性能，并对最佳模型进行了优化以提高结果。
emotion recognitioncomputer-vision approachesautomatic emotion recognitionaffective computing-driven quality of experience (qoe) predictiondeep-learning models
发现论文，激发创造
  • 利用迁移学习从 EEG 中进行情感检测

    本研究使用 Resnet50 作为基本模型和 Mean Phase Coherence（MPC）和 Magnitude Squared Coherence（MSC）的组合来识别情绪，结果表明该方法在情感分类方面很有前途。

    Jun, 2023

  • 基于机器学习和神经网络的 EEG 信号情绪分析

    本研究通过使用 SVM，KNN 和 RNN (LSTM) 等算法，对 DEAP 数据集中的 EEG 信号进行分类和测试，以探究如何使用脑信号来改进情绪识别的性能，并进一步研究情绪随时间变化的规律。

    Jul, 2023

  • 基于主成分分析和基于树的模型的实时脑电情绪识别模型

    本文提出一种整合技术和促进人文学科教学方法发展的解决方案，通过在沉浸式空间内整合情感监测，开发了实时情感检测的脑电波系统，以创造综合和沉浸式学习环境。

    Jan, 2024

  • 基于脑电的情绪识别：教程和综述

    本文从研究者的角度出发，综述了近期 EEG 情感识别研究的代表性成果，并提供教程以帮助研究者从零开始。介绍了 EEG 情感识别在心理和生理水平上的科学基础，将这些被综述的作品分类为不同的技术路线，并说明了理论基础和研究动机，最后讨论了现有的挑战和未来的研究方向。

    Mar, 2022

  • 超复模态脑电和周边生理信号的情绪识别

    通过在超复数域中进行操作，该论文提出了一个带有新型融合模块的超复数多模态网络，实现了从生理信号中的分类情感识别，超越了多模态最先进的网络。

    Oct, 2023

  • 一种基于显著性特征融合的 EEG 情感估计模型

    本文提出了一种双模型方法，结合了基于序列的 EEG 幅值表示和基于图像的表示。采用基于显著性分析的图像模型，促进了两个模型部分的联合学习。在四个公开数据集上进行评估，结果表明本方法优于现有方法，在情感估计任务上取得了较高的稳定性。

    Jan, 2022

  • 从 EEG 中揭示情绪：一个基于 GRU 的方法

    通过使用 Gated Recurrent Unit (GRU) 算法，该研究检测了使用 EEG 信号来预测情绪状态的能力，结果表明该模型在验证集上达到了 100% 准确率，并且与其他机器学习技术相比，GRU 模型的极限梯度提升分类器具有最高的准确性，这项研究强调了类似 GRU 的深度学习模型在情绪识别中的潜力以及情感计算的进展，发现为与计算机交互和理解情绪如何通过脑电波活动表达提供了新的可能性。

    Jul, 2023

  • 多模态情绪阅读器：预训练模型增强跨主体情绪识别

    基于脑电图 (EEG) 的情绪识别引起了重要关注，在神经信号处理和情感计算等领域有了多样化的发展。然而，个体的独特脑解剖结构导致不可忽视的自然差异，在主题间情绪识别中存在挑战。为了克服这些限制，我们开发了一个基于预训练模型的多模式情绪识别器，利用脑信号建模和空间 - 时间注意机制来学习通用的脑电图表示，并在不同维度和模态中最大化功能的优势。广泛的公共数据集上的实验证明了情绪识别器在跨主题情绪识别任务中的卓越性能，优于现有方法。此外，该模型从注意力的角度进行了剖析，为神经信号处理领域的情感研究提供了有价值的洞察。

    May, 2024

  • 基于循环神经网络和 KNN 的基于 EEG 信号的人类情感分类

    本研究通过机器学习方法，对脑机接口的 EEG 信号进行分析，利用离散小波变换，重复神经网络和 K 最近邻算法等技术，将与积极、中立和消极情绪相关的 EEG 信号进行分类，其分类性能高达 94.844％，相较于 KNN 算法的 93.438％更加优越。

    May, 2022

  • 利用时空特征从 EEG 信号进行跨主体情感识别

    通过使用 EEG 信号和 CNN 层，本文提出了一种易于实现的情感识别模型，使用 DENS 数据集进行评估，并在情感极性评分上达到 73.04％的准确性。

    May, 2023