Advertisement

（含论文及源码）利用DEAP数据库进行脑电情绪识别，采用二维卷积构建脑图（包含PSD与DE特征提取）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究通过DEAP数据库分析脑电活动，运用二维卷积网络从PSD和DE特征中构建脑图，有效识别个体的情绪反应，并附有论文及源代码。 本段落介绍了一种新的情绪识别模型——多任务卷积神经网络（MT-CNN），该模型以脑图为输入，并输出唤醒与效价两个维度的情绪状态。脑图是基于从脑电信号中提取的特征的空间表示形式，由四种不同频段的不同波形（α、β、γ和θ）叠加而成，观察窗口为0.5秒。 在DEAP数据集上对该模型进行了训练和测试。实验结果表明，在价态维度上的准确率为96.28%，而在唤醒维度的准确率则达到了96.62%。这证明了MT-CNN相较于其他方法具有更好的性能。 该模型是一个二维卷积神经网络，其输入为EEG信号的空间谱表示形式——脑图。它由四个二维卷积层、一个全连接层以及每个这些层之后的dropout和批量归一化层构成。最后，输出分为两路：一路用于分类受试者的价态水平，另一路则用于唤醒水平。激活函数使用ReLU，而分类层采用sigmoidal函数以获取类似概率的结果。 模型在训练过程中实现了收敛性优化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • （含论文及源码）利用DEAP数据库进行脑电情绪识别，采用二维卷积构建脑图（包含PSD与DE特征提取）
    优质
    本研究通过DEAP数据库分析脑电活动，运用二维卷积网络从PSD和DE特征中构建脑图，有效识别个体的情绪反应，并附有论文及源代码。 本段落介绍了一种新的情绪识别模型——多任务卷积神经网络（MT-CNN），该模型以脑图为输入，并输出唤醒与效价两个维度的情绪状态。脑图是基于从脑电信号中提取的特征的空间表示形式，由四种不同频段的不同波形（α、β、γ和θ）叠加而成，观察窗口为0.5秒。 在DEAP数据集上对该模型进行了训练和测试。实验结果表明，在价态维度上的准确率为96.28%，而在唤醒维度的准确率则达到了96.62%。这证明了MT-CNN相较于其他方法具有更好的性能。 该模型是一个二维卷积神经网络，其输入为EEG信号的空间谱表示形式——脑图。它由四个二维卷积层、一个全连接层以及每个这些层之后的dropout和批量归一化层构成。最后，输出分为两路：一路用于分类受试者的价态水平，另一路则用于唤醒水平。激活函数使用ReLU，而分类层采用sigmoidal函数以获取类似概率的结果。 模型在训练过程中实现了收敛性优化。
     
  • 利用DEAP数据集进行脑电情绪识别
    优质
    本研究基于DEAP数据集，采用机器学习技术分析和识别个体在观看视频时的情绪反应，旨在深化对大脑情感处理机制的理解。 针对基于DEAP数据集的实验，进行了ANN、CNN和LSTM模型的对比分析，并提供了处理好的数据集和源代码。
     
  • （含论文与源码）利用多尺度卷积神经网络进行脑电情绪识别（以DEAP数据集为例）
    优质
    本研究采用多尺度卷积神经网络对脑电数据进行分析，旨在实现高精度的情绪识别。通过DEAP数据集验证模型的有效性，并公开论文与源码供学术交流使用。 本段落提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）数据中提取时间域特征及空间不对称性。该模型由动态时间层、非对称空间层以及高层融合层构成，能够同时在时间和通道维度上学习差异表示。其中，动态时间层采用多尺度一维卷积核来捕捉与采样率相关的脑电波的时间和频率特性；而非对称空间层则利用情绪反应背后的不对称神经激活现象，提取具有辨识度的全局及半球特征。通过高级融合层将这些学习到的空间表示进行整合。 我们采用了一种更为广泛的交叉验证方法，在DEAP与MAHNOB-HCI两个公开数据集上评估了该模型的表现，并将其性能与其他先前报道的方法进行了比较，包括SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习法以及DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet等。在大多数实验中，TSception网络展现出了更高的分类准确率与F1分数。
     
  • (含论文及源码)利用CNN与LSTM进行脑电情绪识别的研究（使用DEAP和SEED数据库）4D-CRNN.zip
    优质
    本研究探讨了结合CNN与LSTM网络在处理脑电数据中的应用，特别聚焦于情绪识别。通过分析DEAP及SEED数据库提供的EEG信号，我们构建了一个4D-CRNN模型，实现了高精度的情绪分类，并提供了论文和源代码供学术交流使用。 该论文采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆模型（LSTM），其中CNN用于处理频率和空间信息，而LSTM则从CNN输出中提取时间相关性，并将两种模型融合以提高脑电情绪识别的准确性。研究使用了DEAP和SEED两个在脑电研究中最常用的数据集，在这两个数据集中均取得了92%左右的准确率。 论文提出了一种新的四维卷积递归神经网络（CRNN）模型，该模型将多通道脑电信号中的频域特征、时域特征及空间特征（频率、时间和空间信息）整合在一起。首先提取了这三种特征，并将其转换为4D结构以训练深层模型。随后介绍了结合CNN和LSTM单元的CRNN架构：CNN从每个时间片中学习输入数据的频率与空间属性，而LSTM则用于捕捉并利用这些由CNN产生的输出中的时间相关性信息。 实验结果显示，在SEED及DEAP数据集中进行受试者内部划分后，该模型达到了最先进的性能水平。研究证明了结合脑电频域特征、时域特性和空间特性（频率、时间和空间信息）来进行情绪识别的有效性。
     
  • 基于MATLAB的脑电情感识别中DE与PSD特征提取代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现脑电信号的情感识别，通过数据挖掘技术提取描述性统计（DE）和功率谱密度（PSD）特征，为情感计算研究提供技术支持。 在脑电情感识别技术中，常用的特征主要包括DE（频域特征）和PSD（功率谱密度）特征。这里提供了一些用于提取这些特征的MATLAB代码。
     
  • 利用DEAP数据集的情绪识别脑电图（2DCNN与LSTM）
    优质
    本研究基于DEAP数据集，采用二维卷积神经网络(2DCNN)和长短期记忆(LSTM)模型对情绪进行脑电图信号分析与识别。 基于DEAP数据集的脑电情绪识别研究采用了二维CNN模型，并与LSTM模型进行了对比。代码编写得较为简单，适合初学者使用。
     
  • 基于DEAP数据集的脑电情绪识别研究——采用连续卷积神经网络(CNN)及脑电微分熵特征分析（附论文与代码）
    优质
    本研究利用DEAP数据集探讨了通过连续卷积神经网络和脑电微分熵特性进行情感识别的方法，提供相关论文与代码以供进一步研究。 本段落采用DEAP数据集对脑电信号进行频域分段，并提取其微分熵特征。为了充分利用空间特征，结合微分熵特性构建了一个三维的脑电特征模型，将其输入到连续卷积神经网络中。最终实现了90.24%的准确率。此外，本段落提出了一种新的脑电特征表示形式——即作为三维数据输入至连续卷积神经网络进行情感识别的方法。该方法的优点在于能够同时集成多个频带的微分熵特征并保留各电极间的空间关系。
     
  • 利用DEAP数据集进行脑电情绪识别（通过Pytorch搭建GAN与CGAN模型）
    优质
    本研究基于DEAP数据集，运用Pytorch平台构建了GAN及CGAN模型，旨在提升脑电情绪识别的准确率和效率。 很少有研究使用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP数据集上的脑电情绪识别。重点在于构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型，并采用Pytorch深度学习框架进行实现。
     
  • 基于DEAP数据集的脑电情绪识别：CNN与LSTM方法对比（含论文及源码）
    优质
    本研究利用DEAP数据集，通过比较卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)在脑电情绪识别中的表现，探索最优的情绪识别模型。包含详细论文分析与源代码分享。 本段落比较了深度学习模型——长短时记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在80-20和75-25的训练测试分割比例中的表现。结果显示，LSTM模型对like维度的情绪识别率最高，达到了88.6%；而CNN的表现也非常出色，准确率为87.72%。如果需要了解特征提取、构建模型以及调整超参数的具体步骤，可以参考作者个人主页上的博客文章。
     
  • (含论文及源码)基于CNN与LSTM的情绪识别在脑电图上的应用（使用DEAP和SEED数据集）
    优质
    本研究结合CNN与LSTM模型，旨在通过分析DEAP和SEED数据集中的脑电图信号，实现高效的情绪识别。论文及源码详见附件。 该论文利用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆单元（LSTM），其中CNN处理频率与空间信息，而LSTM则从CNN输出中提取时间相关性，并将这两种模型融合在一起。研究采用的是脑电图研究中最常用的DEAP和SEED数据集，在这两个数据集中都取得了很高的准确率，达到了92%左右。 论文设计了一种新的四维卷积递归神经网络（CRNN）模型，该模型能够集成多通道脑电信号的频域特征、时域特征以及空间特征（即频率、空间和时间信息），以提高对脑电情绪识别的准确性。首先提取三种类型的脑电特征，并将不同通道的差分熵转换为四维结构来训练深度学习模型。 接着，论文介绍了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短时记忆单元（LSTM）的CRNN架构：使用CNN从4D输入中的每个时间片中获取频率和空间信息；利用LSTM处理来自CNN输出的时间相关性，并通过最后一个节点执行分类任务。实验结果表明，该模型在SEED及DEAP数据集内部划分上均达到了最先进的性能水平。 研究还证明了结合脑电图的频域特征、时域特征以及空间域特性（频率、空间和时间信息）来进行情感识别的有效性。