【摘要】：近年來,越來越多的研究者投入到基于腦電的情緒識別研究中。然而在實際應(yīng)用中,建立高精確度的情緒識別模型仍面臨巨大的挑戰(zhàn),其中一個難點就是如何剔除或降低腦電信號的時間效應(yīng),進而提高情緒識別模型的時間魯棒性。擬通過增加情緒模型中訓(xùn)練樣本的天數(shù),降低時間效應(yīng)對識別模型的影響。利用視頻誘發(fā)被試的正性、中性、負性3種情緒狀態(tài),共9名被試參與實驗,每名被試需在1個月內(nèi)進行5次數(shù)據(jù)采集,每次采集的時間間隔分別是1天、3天、1周和2周。采集被試60導(dǎo)聯(lián)的腦電信號,并提取6個頻段的功率譜特征。在模式識別階段,分類器的訓(xùn)練樣本分別來自N天的樣本(N=1,2,3,4),剩余(5-N)天的數(shù)據(jù)則作為測試樣本,得到不同訓(xùn)練天數(shù)下的分類正確率。結(jié)果表明:腦電時間效應(yīng)的確會影響情緒識別的正確率,當(dāng)訓(xùn)練集與測試集中的樣本來源于不同的兩天時,識別率顯著下降(P0.01);隨著訓(xùn)練集樣本天數(shù)的增加,正確率提高,正確率與訓(xùn)練樣本的天數(shù)呈正相關(guān);當(dāng)訓(xùn)練集中樣本來源于2~4天時,相比于1天的情況,平均正確率的提高率分別為6.45%(P=0.006)、10.48%(P=0.000)、14.40%(P=0.000),即增加訓(xùn)練集中樣本的來源天數(shù),能顯著降低時間效應(yīng)對分類效果的影響。結(jié)果證實,腦電時間效應(yīng)能顯著降低情緒識別模型的識別正確率,增加訓(xùn)練樣本的天數(shù)可降低時間效應(yīng)對識別模型的影響,并提高情緒識別模型的時間魯棒性,從而為情緒模型從理論研究走向應(yīng)用提供技術(shù)支持與研究思路。
[Abstract]:In recent years, more and more researchers are involved in EEG-based emotion recognition. However, in practical applications, the establishment of high-precision emotion recognition model is still facing a great challenge, one of the difficulties is how to eliminate or reduce the time effect of EEG signals, so as to improve the time robustness of emotion recognition models. By increasing the number of days of training samples in the emotional model, the effect of time effect on the recognition model is reduced. The positive, neutral and negative emotional states of the subjects were induced by video. Nine subjects were involved in the experiment. Each participant was required to collect data five times within one month, and the interval of each data acquisition was 1 day, 3 days, 1 week and 2 weeks respectively. The 60-lead EEG signals were collected and the power spectrum features of 6 bands were extracted. In the stage of pattern recognition, the training samples of the classifier are from the samples of N days (N ~ (1), (2), (3), (4), and the data of the remaining (5 ~ N) days are used as the test samples, and the correct rate of classification is obtained under different training days. The results showed that EEG time effect did affect the correct rate of emotion recognition. When the samples in training set and test set came from different samples for two days, the recognition rate decreased significantly (P0.01). With the increase of the number of days in the training set, the correct rate increases, and the correct rate is positively correlated with the number of days in the training sample. When the training samples were from 2 to 4 days, the increase rates of the average correct rate were 6.45% (P = 0.006), 10.48% (P = 0.000), 14.40% (P = 0.000), respectively, compared with the case of 1 day. That is to say, increasing the source days of training samples can significantly reduce the impact of time effect on the classification effect. The results show that EEG time effect can significantly reduce the recognition accuracy of emotion recognition model, increase the number of days of training samples can reduce the impact of time effect on the recognition model, and improve the time robustness of emotion recognition model. So as to provide technical support and research ideas for emotional model from theoretical research to application.
【作者單位】： 天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大研究計劃(91520205);國家自然科學(xué)基金(81571762,31500865)
【分類號】：R318

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本文編號：2453069