EEG情绪识别：利用AutoEncoder + CNN + RNN处理EEG数据及卷积

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究探讨了运用自编码器结合CNN与RNN模型分析EEG信号，以实现高效的情绪识别，创新性地融合多种深度学习架构来解析复杂的脑电波模式。脑电情绪识别是HSE计算机科学学生项目的一部分，作者为Soboleva Natalia和Glazkova Ekaterina。准确分类脑电信号可以为医学研究提供解决方案，在早期阶段检测异常脑部行为以进行干预。在本项研究中，我们从另一个角度看待这个问题——即情绪识别。为此，设计了一种结合卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN）的模型，并利用自动编码器来压缩高维数据。项目还包括了对EEG数据的处理以及使用AutoEncoder + CNN + RNN进行伪影预处理。这里提到的“伪影”是指所有非脑源记录活动，可以分为两类：生理伪影（来自大脑其他部位或身体）和外部生理伪影（例如技术设备产生的干扰）。为了提取脑电图观察中的最重要特征，必须先对数据进行预处理。我们选择了开源Python软件来处理并可视化人类神经生理数据（包括EEG信号）。在该领域内，目前有两种主要的方法可以用来处理EEG信号：小波变换和其它相关技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

EEG情绪识别：利用AutoEncoder + CNN + RNN处理EEG数据及卷积

优质

本研究探讨了运用自编码器结合CNN与RNN模型分析EEG信号，以实现高效的情绪识别，创新性地融合多种深度学习架构来解析复杂的脑电波模式。脑电情绪识别是HSE计算机科学学生项目的一部分，作者为Soboleva Natalia和Glazkova Ekaterina。准确分类脑电信号可以为医学研究提供解决方案，在早期阶段检测异常脑部行为以进行干预。在本项研究中，我们从另一个角度看待这个问题——即情绪识别。为此，设计了一种结合卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN）的模型，并利用自动编码器来压缩高维数据。项目还包括了对EEG数据的处理以及使用AutoEncoder + CNN + RNN进行伪影预处理。这里提到的“伪影”是指所有非脑源记录活动，可以分为两类：生理伪影（来自大脑其他部位或身体）和外部生理伪影（例如技术设备产生的干扰）。为了提取脑电图观察中的最重要特征，必须先对数据进行预处理。我们选择了开源Python软件来处理并可视化人类神经生理数据（包括EEG信号）。在该领域内，目前有两种主要的方法可以用来处理EEG信号：小波变换和其它相关技术。

基于EEG的情绪识别中的PNN应用

优质

本研究探讨了在情绪识别领域中使用PNN（概率神经网络）结合EEG信号的有效性，旨在提高不同情感状态下的分类准确率。基于脑电图（EEG）的情绪识别技术通过分析大脑的电信号来判断用户的情绪状态，在人机交互系统中的应用越来越受到重视。由于情绪在人类社会互动中扮演着关键角色，尝试将情感融入到HCI系统的努力已经引起了广泛的关注和研究兴趣。这种自动化的情感识别使得这些系统更加智能化且便于使用。本项研究表明了概率神经网络（PNN）用于分析观看音乐视频时由EEG信号引起的情绪变化的有效性，并利用公开的DEAP情绪数据库进行了验证。从四个频率带（theta、alpha、beta 和 gamma）中提取出的EEG功率值作为特征，结果显示较高频段(beta和gamma)在分类中的作用比低频段(theta和alpha)更为显著。采用PNN进行分析后，在愉快程度(valence)上的平均准确率为81.21%，而在唤醒水平(arousal)上则为81.26%。这些结果与支持向量机（SVM）的结果相当，表明了该方法的有效性。此外，为了使技术更易于应用到实际场景中，研究者还提出了一种基于ReliefF算法的通道选择策略以减少所需电极数量；结果显示，在使用PNN时仅需9个(针对valence)和8个(针对arousal)最佳通道即可达到最大分类准确率的98%，相比之下SVM则需要更多的电极（分别为19个和14个）。关键词包括情绪识别、脑电图EEG、概率神经网络PNN、ReliefF算法以及通道选择。引言部分首先强调了社会交互中情感的重要性，并回顾了自Picard于1995年提出“情感计算”概念以来的研究进展，指出自动化的必要性并讨论现实应用中的挑战。文中提到使用PNN进行情绪识别的优势在于其简单、高效的特性，使其非常适合处理EEG数据。通过从四种不同频率带提取特征，并利用这些特征训练模型来实现对愉快程度和唤醒水平的分类任务。研究中提出的通道选择算法旨在降低实际设备复杂性并提高用户体验，在减少电极数量的同时保持高精度的情绪识别能力。这为未来构建更加高效实用的情感识别系统提供了重要指导，能够促进该技术在更广泛应用场景中的应用和发展。

emotion-recognition:基于EEG的情绪识别源码

优质

本项目为一个基于EEG信号的情绪识别系统源代码。通过解析和分析脑电波数据，实现对人类情绪状态的自动检测与分类，适用于情感计算、人机交互等领域研究。情绪识别项目使用脑电图（EEG）信号来进行情感分析。该项目利用了由伦敦玛丽皇后大学提供的DEAP数据集中的.EEG.mat文件。其目标是评估脑电信号在“情感计算”领域中作为不同情绪状态标识的潜力。该数据集中包含了32名参与者的生理指标，每位参与者观看了40个一分钟长的音乐视频片段，并在此过程中记录了他们的生理信号反应。之后，这些参与者根据效价、唤醒度、喜好和支配性四个维度对每段观看体验进行了评分。在采集到的数据中包括了40种特征——32通道的EEG读数；另外还有8个外围指标如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG）等数据记录，但这些额外信息在此项目研究范围内并不被使用。所有脑电信号均按照10-20系统进行采集，并且在标准条件下对32通道的EEG进行了记录。对于来自DEAP数据库中的原始EEG信号，在后续的数据预处理阶段已经完成了一系列必要的步骤来确保数据的质量和准确性，以便于进一步的情绪识别研究工作开展。

自动情绪识别在DEAP数据集上的应用：基于EEG...

优质

本文探讨了在DEAP数据集上利用EEG信号进行自动情绪识别的研究，通过分析脑电波模式以实现对个体情绪状态的有效检测与分类。 DEAP数据集自动情感识别项目利用来自DEAP数据集的EEG信号，通过集成的一维CNN、LSTM以及2D和3D CNN，并结合带有LSTM的级联CNN来将情绪分类为四类。

MindLink-Explorer: 一个开源系统，利用EEG与面部表情识别情绪类别

优质

MindLink-Explorer是一款开源软件，它通过分析EEG信号和面部表情来识别用户的情绪状态，并将其归类，为情绪计算提供新的研究工具。 MindLink资源管理器是一个开放源代码系统，结合了EEG（脑电图）与面部表情来对人类情感进行分类。该项目最初是由一群开发人员在午餐时间发起的创意项目。为了提升MindLink的市场潜力，我们不会更新此存储库中的新代码，而是会制作一些关于市场研究的相关文档以了解不同消费者的需求。华南农业大学（SCNU）有五名本科生参与了名为“MindLink-Explorer”的项目：李瑞欣、何才珍、蔡兆欣、黄文欣和刘晓建。他们发表了一篇题为《MindLink-Eumpy：用于多模式情感识别的开源Python工具箱》的文章，以介绍旧版Eumpy的相关信息。我们希望这个项目能够使情绪计算变得更加简便易行，并欢迎更多人加入我们的行列一起探索MindLink！谢谢大家的支持和参与。

基于EEG的情绪识别利用无监督深度特征学习

优质

本研究探讨了通过无监督深度学习技术从EEG信号中提取情绪相关特征的方法，以实现更准确、高效的情绪识别。基于EEG的情绪识别采用无监督深度特征学习方法。

EEG-ADS1299-情绪分类器.zip

优质

该资源包包含一个基于EEG信号和ADS1299芯片的情绪分类模型，适用于情绪识别研究与开发。 EEG-ADS1299-EmotionClassifier项目是一个以情感分类为核心目的的数据处理系统，它依赖于高精度模数转换器（ADC）芯片ADS1299的功能。这款芯片专门用于脑电图（EEG）信号采集，在生物医学测量领域因其高速、高精度的模拟信号转换能力而备受青睐，特别是在需要长时间监测和高质量数据采集的应用中。该系统可能被设计用来通过分析EEG信号来识别和分类人类的情感状态。情感状态通常与特定的脑波模式相关联，这些模式可以通过脑电图捕捉到。ADS1299芯片负责以高精度采集这些脑波信号，并将模拟信号转换为数字信号以便进一步处理和分析。在情感分类的应用中，EEG-ADS1299-EmotionClassifier可能采用了一些先进的机器学习算法来处理所采集的EEG数据。通过从原始脑电波数据中提取特征并训练分类模型，这些算法能够识别不同的情感状态，如快乐、悲伤、愤怒或平静。这种系统在心理研究、情绪识别和人机交互界面设计等领域具有广泛的应用前景。此外，该系统可能还包含特定的软件工具或界面，以方便研究人员或用户观察和分析脑电波数据。它提供了实时数据监测的功能，并且具备详细的数据分析与报告生成能力。在临床应用中，这样的系统能够帮助医生更好地了解患者的情绪状态，从而进行更准确的诊断和治疗。需要注意的是，在情感分类系统的开发过程中存在诸多挑战。这些挑战包括提高情感识别准确性、处理个体间生理反应差异以及确保所使用的算法能适应各种环境条件下的EEG信号采集等。总的来说，EEG-ADS1299-EmotionClassifier项目是一个结合了硬件与软件技术的综合解决方案，通过先进的信号处理和机器学习算法来分析EEG数据，并实现对人类情感状态的准确分类。该系统对于推动情感识别技术的发展及应用具有重要的意义，在多个领域中展现出其潜在的应用价值。

IJCNN 2018论文《利用并行卷积递归神经网络从多通道EEG信号中识别情绪》的代码

优质

这段代码实现了IJCNN 2018年发表的论文《利用并行卷积递归神经网络从多通道EEG信号中识别情绪》，提供了一个基于深度学习的情绪识别框架。 IJCNN 2018提交代码关于本段落发言题目：通过并行卷积递归神经网络的多通道脑电图情感识别作者为杨一龙、吴庆峰、邱明、王应东和陈晓伟，他们来自厦门大学。

基于DEAP数据集的EEG情绪分类方法

优质

本研究采用DEAP数据集，探索并实现了一种有效的情绪识别算法，通过对EEG信号进行分析和处理，准确分类参与者的情绪状态。早期使用DEAP数据集的基于EEG的情绪分类方法进行了研究。

基于SVM的EEG脑电波情绪识别机器学习方法.rar

优质

本研究采用支持向量机（SVM）算法，通过分析EEG脑电信号来识别不同的情绪状态，提出了一种高效的情绪识别机器学习方法。基于支持向量机（SVM）的机器学习方法用于脑电信号（EEG）的情绪识别的代码和数据。