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目前情绪识别的分类方法很多，但情绪分类模型多具有被试依赖性，基于SEED数据集探索了跨被试情绪识别模型.首先将所有被试的脑电（Electroencephalogram，EEG）数据合并为一个被试，共提取675个trial三类情绪（正性（positive）、中性（neutral）、负
情绪识别过程包含5个步骤：①确定试验的受试、刺激方式以及情绪类别；②利用EEG信号采集设备记录EEG数据；③EEG信号的预处理，移除人造干扰和设备噪音；④特征提取和选择；⑤使用不同分类器进行情绪识别，评判识别性能。. 本文使用的公开数据集DEAP已完成 ...
特质焦虑对面孔情绪识别的影响[J].心理技术与应用,2013(3):7-9. 被引量：3 4 王凤,焦凯强,郭茂田.基于晚期正电位的脑电情绪识别[J].科学技术与工程,2016,16(35):147被引量：4 5 张迪,万柏坤,明东.基于生理
Salama等人从多通道 [6]EEG信号中提取3D数据并作为3D-CNN模型的数据输入，在DEAP数据集效价和唤醒度两个维度上准确率分C奇异值分解熵）以及不同组合熵作为特征输入到三维输入的卷积神经网络进行情感识别。. 三维输入既可以保留电极之间的空间信息，同时又可以 ...
额叶EEG偏侧化预测情绪灵活性[J].中国科学：生命科学,2014,44(6):614-622. 被引量：5 6 修利超,谈诚,蒋依涵,周仁来,陈善广.45天-6°头低位卧床对个体额区EEG偏侧化和情绪的影响[J].心理学报,2014 7
结合非线性全局特征和谱特征的脑电情感识别. 摘要 针对现有表征情感信息的脑电信号的非线性特征提取不完善的问题,将相空间重构技术引入情感脑电的识别中,提取了在相空间重构下基于轨迹的描述轮廓的三种非线性几何特征作为新的情感脑电特征。. 结合脑电 ...
本文主要阐述的是通过计算购物者在购物过程中脑波数据和外在面部情绪表情来判断和辅助选择商品。通过对购物者进行购买欲望建模，通过建立计算体系模型来模拟其思维活动，进而实现决策——从中选出需要或可能需要的产品。同时在决策过程中，购物者会产生相应的思维情绪，本模型也考虑 …
情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,...
通过SVM对EEG数据进行分类,让40名被测者在自然情感下的皮肤温度、心电等生理信号,并提取了所采集的生理信号数据的相关特征,然后运用我们的SVM算法进行情绪识别,正...
情绪是人们日常生活中必不可少的一部分,同时情绪识别是人工智能领域的关键技术,所以对于情绪识别的研究也就成为了当今的一个研究热点.人类大脑活动的变化反映着人类情绪状态...
在本文中,我们介绍了2009年至2016年进行的神经生理学研究的概况,提供了使用EEG信号进行情绪识别的现有工作的全面概述。我们将集中分析在识别过程中涉及的主要方面(例如,受试者、提取...
eeg数据集_运动想象,情绪识别等公开数据集汇总本文来自脑机接口社区运动影像数据Left/RightHandMI:http://gigadb.org/dataset/100295MotorMovement/Im...
基于多个EEG信号特征的情绪识别分析与研究-近年来,很多研究人员一直致力于研究如何让计算机和人一样具有观察并理解各种情绪甚至是能够生成并表达各种情绪的能力,而想要完成这...
本文基于DEAP情绪数据库,利用多通道脑电信号(EEG)构建脑连接网络进行情绪信息的大脑处理机制及情绪分类识别的研究,主要工作包括:1)首先采用格兰杰因果关系构建了不同情绪状态...
在之前学者提出的科研结论上,证实了:人类脑电波(EEG)变化与人类情感的变化之间是存在一定联系的,通过对脑电波的分析,可以判断人类的情感状态。比较四种分类器(KNN,LR,SVM,DBNs)进...
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