뇌파 기반 감정 인식 성능 향상을 위한 새로운 접근법: 감정 뇌파 스타일 전이 네트워크

核心概念

본 연구는 교차 데이터셋 뇌파 기반 감정 인식 성능을 향상시키기 위해 감정 뇌파 스타일 전이 네트워크(E2STN)를 제안한다. E2STN은 소스 도메인의 감정 콘텐츠 정보와 타겟 도메인의 통계적 스타일 특성을 결합하여 새로운 스타일화된 뇌파 표현을 생성함으로써 교차 데이터셋 감정 인식을 향상시킨다.

摘要

본 연구는 교차 데이터셋 뇌파 기반 감정 인식 문제를 해결하기 위해 감정 뇌파 스타일 전이 네트워크(E2STN)를 제안한다.

1. 전이 모듈: 소스 도메인의 감정 콘텐츠 정보와 타겟 도메인의 통계적 스타일 특성을 결합하여 새로운 스타일화된 뇌파 표현을 생성한다.
2. 전이 평가 모듈: 콘텐츠 인식 손실, 스타일 인식 손실, 동일성 손실을 통해 전이 과정을 제어하고 평가한다.
3. 판별 예측 모듈: 동적 그래프 합성곱 신경망과 완전 연결 계층을 사용하여 소스 도메인과 스타일화된 뇌파 표현에서 판별 특징을 추출하고 예측을 수행한다.

실험 결과, E2STN은 3개 및 4개 범주의 교차 데이터셋 뇌파 기반 감정 인식 작업에서 최신 기술을 능가하는 성능을 보였다. 또한 중요 뇌 영역 분석을 통해 감정 관련 특징 추출 능력을 확인하였다.

统计

서로 다른 데이터셋 간 뇌파 데이터 분포에 상당한 차이가 존재한다.
교차 데이터셋 뇌파 기반 감정 인식 작업에서 도메인 간 차이는 교차 피험자 작업보다 더 크다.

引用

"교차 데이터셋 뇌파 감정 인식 작업에서 도메인 간 차이를 최소화하는 것은 성능 향상과 새로운 감정 뇌파 데이터에 대한 일반화 능력 향상에 도움이 될 것이다."
"본 연구는 소스 도메인의 감정 콘텐츠 정보와 타겟 도메인의 통계적 스타일 특성을 결합하여 새로운 스타일화된 뇌파 표현을 생성함으로써 교차 데이터셋 뇌파 감정 인식 성능을 향상시킨다."

从中提取的关键见解

Enhancing Cross-Dataset EEG Emotion Recognition

by Yijin Zhou,F... 在 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16540.pdf

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