【摘 要】
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情感是人类复杂心理状态的外在体现,与人们的健康和生活息息相关。通过人工智能技术实现计算机对人类情感的有效识别,在医疗卫生和人机交互等领域具有广泛的应用前景和社会价值。近年来,情感识别作为人工智能领域重要研究内容之一,受到了越来越多的关注和研究。由于脑电与神经活动密切相关,能客观反映人的情感状态,且具有采集成本较低和使用便利的优势,因此脑电情感识别研究一直以来备受关注。目前,有关脑电情感识别的研究已
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情感是人类复杂心理状态的外在体现,与人们的健康和生活息息相关。通过人工智能技术实现计算机对人类情感的有效识别,在医疗卫生和人机交互等领域具有广泛的应用前景和社会价值。近年来,情感识别作为人工智能领域重要研究内容之一,受到了越来越多的关注和研究。由于脑电与神经活动密切相关,能客观反映人的情感状态,且具有采集成本较低和使用便利的优势,因此脑电情感识别研究一直以来备受关注。目前,有关脑电情感识别的研究已取得一定进展,但在现有研究中,依然存在以下问题:（1）在对脑电通道进行选择和优化的研究中,对脑电导联的划分和筛选仍多依赖于人工划分和手动特征提取,模型缺少对原始脑电的自主通道选择和学习的能力,无法保证通道抑制的性能;（2）在情感分类模型中,模型缺少对脑区局部相关性的自主学习能力,且没有充分利用脑区之间的全局连接信息。针对上述问题,本文开展了以下工作:（1）针对脑电通道选择和优化存在的问题,本文提出了一种基于通道和时间注意力的脑电情感识别神经网络,使用原始脑电作为输入,通过通道自注意力机制学习不同脑电通道的重要性,得到了与不同情感任务相关的重要通道,并通过模型中的多头自注意力机制保证了模型在通道抑制实验的性能,验证了通道选择的合理性,模型在DEAP数据集上的愉悦度和唤醒度二分类任务上分别实现了95.70%和96.23%的识别率,并得到了基于原始脑电的通道优化配置方案。（2）针对模型缺少对脑区局部相关性的自主学习能力的问题,本文提出了基于模拟脑区局部-全局注意力的脑电情感分类模型,通过位置编码和多头自注意力机制,考虑了脑区的局部相关性,有效提取了脑电的全局连通信息。模型联合脑区局部和全局相关性,成功学习到了脑区连通特性,并在DEAP数据集上基于愉悦度和唤醒度的脑电情感分类识别任务中分别达到了98.21%和98.47%的识别率,提高了模型的情感分类性能。
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