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多模态生理信号的分层对比学习在抑郁症识别中的应用
通过多模态生理信号的 Siamese 架构，通过多尺度对比，学习抑郁症识别的多模态生理信号的表示学习框架，能够提高对刺激任务相关的语义表示的学习，且在公开数据集和自收集的多模态生理信号数据集上优于现有模型，具备对多模态时序下游任务的迁移能力
PDF12 days ago
探究焦虑的生理特征的普适性
使用机器学习技术检测焦虑和压力的效果已得到证明，本研究通过对心电图 (ECG) 和电脑皮肤反应 (EDA) 信号提取的特征进行统计回归分析以及跨数据集验证的方法，第一次对焦虑和高度兴奋情绪之间的关系进行了跨数据集评估，发现模型可能更多地识别
PDF5 months ago
一种轻巧隐蔽的耳戴系统用于连续癫痫发作检测
提出了一种新颖、轻量级、不显眼且得到社会接受的 EarSD 系统，通过测量用户耳后的生理信号来检测癫痫发作的起始，初步结果表明该系统可使用经典机器学习算法以高达 95.3% 的准确度检测癫痫发作。
PDF6 months ago
基于可穿戴设备和移动技术的日常环境下上下文感知的压力监测
每日监测的紧迫性与重要性日益凸显，本研究提出了一种利用生理信号和环境信息的实时监测系统来追踪和预测每日压力水平的方法，并通过集成智能标签方法来优化压力检测的机器学习模型。实验结果显示，利用脉搏波图和环境信息结合的随机森林分类器，F1 得分可
PDF7 months ago
域不变表示学习与自动睡眠分期的睡眠动力学建模
本研究提出了一种基于神经网络的自动睡眠分期模型（DREAM），通过从生理信号中学习领域通用表示并建模睡眠动力学，解决了睡眠分期研究中的几个关键问题，包括主体生理信号的异质性、从未标记的睡眠信号数据中提取有意义信息以改善预测性能的能力、建模睡
PDF7 months ago
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。
PDF9 months ago
个性化和泛化方法在使用消费级可穿戴设备进行情绪识别方面的比较：机器学习研究
我们研究了使用可穿戴生物信号数据进行三类情绪分类（中性、压力和娱乐）的个性化和普遍化机器学习模型之间的差异，并发现个性化模型在特定情境下表现优于普遍化模型。
PDF10 months ago
工业人机协作任务的人体舒适性指数估计
人机协作中，通过生理信号来定量评估人的舒适度和不舒适度，本研究成功地将舒适度和不舒适度与情感圆坐标模型的最接近情感匹配，并且证明了从生理信号中评估人的舒适度和不舒适度的可行性。
PDF10 months ago
多模态潜在情绪识别：微表情与生理信号
提出了一种结合多模态数据的新型多模态学习框架，旨在提高潜在情绪识别准确度，包括一维可分离和可混合的深度入手网络、标准化的正态分布加权特征融合方法以及深度 / 生理引导的注意力模块。实验结果表明，该方法优于基准方法，其中加权融合方法和引导注意
PDF10 months ago
远程生物感知：用于公平评估 rPPG 的开源基准框架
远程光电容积法（rPPG）是一种利用通过摄像头捕捉的血红蛋白的光吸收特性来分析和测量血容量脉搏（BVP）的技术。通过分析测量得到的 BVP，可以推导出各种生理信号，如心率、应激水平和血压，从而实现心血管疾病的早期预测。然而，存在着与皮肤颜色
PDFa year ago
基于对比自监督学习的患者相似性方法：以 PPG 信号为例的房颤检测研究
我们提出一种基于对比学习的深度学习框架，用于使用生理信号进行患者相似性搜索。我们使用对比学习的方法来学习具有相似生理信号数据的患者的相似嵌入。我们还引入了一些邻居选择算法来确定具有最高相似性的患者。为了验证我们的框架对于衡量患者相似性的有效
PDFa year ago
生理信号的深度生成模型：系统文献综述
本文系统性地综述了深度生成模型在生理信号方面的研究，特别是心电图、脑电图、光电容抗图和肌电图等，总结了最新的技术、应用和挑战，同时强调了评估协议和生理数据库。
PDFa year ago
IJCAITACOformer: 多模态情感识别的标记通道复合交叉注意力
本研究提出一种综合的多模态融合方法，结合了基于渠道和记号的跨模态相互作用，同时使用两个变压器编码器来捕捉融合的长期时序依赖，从而在情感数据集 DEAP 和 Dreamer 上取得了最先进的性能。
PDFa year ago
遥测生理测量的自监督掩蔽自编码器预训练
本文提出了一种针对远程光电容积图 (rPPG) 的自监督学习方法，以提取生理信号中固有的自我相似性先验，并探索了一种特定的抗干扰策略以减少动作和光照的干扰，实现了较好的性能。
PDFa year ago
车内驾驶员认知负荷多模态脑 - 计算机接口：数据集与基线
本文介绍了一个包含 EEG 信号和其他生理数据的新型驾驶认知负荷评估数据集 CL-Drive，并提供了针对不同的机器学习和深度学习模型的基准分类结果。
PDFa year ago
基于生理信号的情感识别调查
本文回顾了生理信号在情感识别中的作用，讨论了影响情感识别的数据方差、数据标注技术、数据预处理技术、数据拆分技术和多模态信息融合技术以及未来的发展方向。
PDF2 years ago
基于 Transformer 的自监督学习在情感识别中的应用
本文提出使用基于 Transformer 的模型处理心电图以进行情感识别，利用 Transformer 的注意机制为信号构建上下文化表示，并通过全连接网络对这些表示进行处理，以预测情感，同时利用自监督学习来克服情感标签数据集相对较小的限制，
PDF2 years ago
AAAI机器人的道德信任违背与性能信任违背：哪一个更令人痛苦？
本文的研究目的在于设计实验来分别研究表现信任违反和道德信任违反对于人类对于机器人信任的影响，尤其探究当机器人违反特定的信任维度时，人对于机器人的信任会发生怎样的变化，以及生理信号能否用于评估这些不同类型的信任得失。
PDF3 years ago
MMHetEmotionNet: 用于多模态情感识别的双流异质图递归神经网络
本研究提出了一种新颖的两流异构图递归神经网络，名为 HetEmotionNet，该网络可以融合多模态生理信号用于情感识别，并在两个实际数据集上取得了比现有基准更好的性能。
PDF3 years ago
AAAI自监督表征学习框架在远程生理测量中利用时空增强损失
本文提出了一种基于自监督的时空学习框架，用于表示从面部视频中收集的生理信号，通过应用特定的数据增强模型以及约束时空损失，可以取得比其他自监督方法更好的结果，并且与最先进的有监督方法具有相当的精度。
PDF3 years ago