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题名基于多通道帧级筛选的LSTM网络脑电情感识别
被引量：3
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作者
闫舒羽
李小光
顾天昊
徐冠华
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机构
青岛大学自动化学院
青岛大学智能无人系统研究院
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出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第12期94-101,共8页
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基金
国家自然科学基金(62076094)
中国博士后科学基金(2022M721744)
山东省博士后创新人才支持计划(SDBX2022023)项目资助。
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文摘
针对当前脑电(EEG)情感识别技术常受冗余信号干扰的问题,提出了基于多通道帧级筛选长短时记忆网络模型(multi-channel fame-level filtered long short-term memory,MCFL-LSTM)。设计了“多头门控”模块,该模块以拼接的32个通道特征片段作为输入,通过多头机制,即采用多个门控单元获取单通道的帧级片段的特征权重,筛选出单通道中重要特征,减少冗余和无意义特征片段的影响。在帧级特征提取后,将维度变换后的32个通道输入门控单元进行通道级筛选,从而获取与当前情感刺激最相关通道,提升模型特征提取能力,增强了识别性能。实验结果表明,方法在DEAP数据集上4个二元分类评估分别达到了87.21%、82.26%、82.98%和87.53%的平均准确度,证明了模型的有效性和鲁棒性。
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关键词
EEG情感识别
帧级特征筛选
通道级筛选
神经网络
受试者无关
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Keywords
EEG emotion recognition
frame-level filtering
channel-level filtering
neural networks
subject-independent
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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