Automatisk känslaigenkänning är en av de mest utmanande uppgifterna. För att upptäcka känslor från icke-stationära EEG-signaler krävs en sofistikerad inlärningsalgoritm som kan representera abstraktion på hög nivå. Denna studie föreslår utnyttjande av ett djupinlärningsnätverk (DLN) för att upptäcka okänd funktion korrelation mellan ingångssignaler som är avgörande för inlärningsuppgiften. DLN implementeras med en staplad autoencoder (SAE) med hjälp av hierarkisk funktionsinlärning. Inmatningsfunktioner i nätverket är strömspektrala densiteter på 32-kanals EEG-signaler från 32 försökspersoner. För att lindra överbemanningsproblem, används huvudkomponentanalys (PCA) för att extrahera de viktigaste komponenterna i initiala ingångsfunktioner. Dessutom genomförs kovariatförskjutningsanpassning av huvudkomponenterna för att minimera den icke-stationära effekten av EEG-signaler. Experimentella resultat visar att DLN kan klassificera tre olika valence- och upphetsningsnivåer med en noggrannhet på 49,52 % respektive 46,03 %. Huvudkomponentbaserad kovariatförskjutningsanpassning förbättrar respektive klassificeringsnoggrannhet med 5,55% och 6,53%. Dessutom ger DLN bättre prestanda jämfört med SVM och naiva Bayes klassificeringar.
I REF 2014 kände Suwicha Jirayucharoensak, Seta Pan-Ngum och Pasin Israsena igen den EEG-signalbaserade känslor med hjälp av det djupa lärandet nätverk med principkomponent-baserad covariat skiftanpassning (CSA).
EEG-Based Emotion Recognition Using Deep Learning Network with Principal Component Based Covariate Shift Adaptation
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}