脑电情绪识别的深度学习研究综述
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作者简介:

李锦瑶(1997-), 女, 硕士, 主要研究领域为情感计算, 情绪可视化与交互;杜肖兵(1992-), 女, 博士, 主要研究领域为人机交互, 多模态情感计算;朱志亮(1988-), 男, 博士, CCF专业会员, 主要研究领域为图像智能感知与增强, 人机交互;邓小明(1980-), 男, 博士, 副研究员, CCF高级会员, 主要研究领域为计算机视觉, 人机交互;马翠霞(1975-), 女, 博士, 研究员, CCF高级会员, 主要研究领域为人机交互, 媒体大数据可视分析;王宏安(1963-), 男, 博士, 研究员, CCF高级会员, 主要研究领域为自然人机交互, 实时智能计算.

通讯作者:

马翠霞,E-mail:cuixia@iscas.ac.cn

中图分类号:

基金项目:

北京市自然科学基金(4212029); 国家自然科学基金(61872346); 2019年牛顿奖中国奖(NP2PB/100047); 中国博士后科学基金(2020M680697); 江西省青年科学基金(20202BABL212006)


Deep Learning for EEG-based Emotion Recognition: A Survey
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    摘要:

    情绪是情感的外在体现, 影响人类的认知、感知、理性决策等日常活动. 情绪识别作为实现计算机全面智能的一项基础任务, 在情感计算和人机交互领域被深入研究和广泛应用. 相比面部表情、语音或其他生理信号, 利用脑电进行情绪识别具有时间分辨率高、成本低、识别效果好、可靠性高的优势. 近年来, 越来越多的深度学习框架被应用于基于脑电信号的情绪识别, 并取得了比传统机器学习方法更加优异的效果. 基于深度脑电特征的情绪识别是当前的研究热点之一, 也具有一定的挑战性. 目前, 可供参考的针对此研究热点的综述文献较少. 对近年来国内外相关文献进行调研分析, 从模型输入、深度框架、实验设置、实验结果等方面对深度学习在基于脑电的情绪识别中的应用研究做了总结概况, 并在DEAP和SEED这两个公开的脑电-情绪数据集上对具有代表性的方法进行了定性和定量的多方面对比, 分析和总结这些方法的不足, 同时也对未来可能的研究方向进行了展望.

    Abstract:

    Emotion is the external expression of affect, which has an influence on cognition, perception, and decision-making of people’s daily life. As one of the basic problems in the realization of overall computer intelligence, emotion recognition has been studied in depth and widely applied in fields of affective computing and human-computer interaction. Comparing with facial expression, speech and other physiological signals, using EEG to recognize emotion is attracting more attention for its higher temporal resolution, lower cost, better identification accuracy, and higher reliability. In recent years, more deep learning architectures are applied and have achieved better performance than traditional machine learning methods in this task. Deep learning for EEG-based emotion recognition is one of the research focuses and it remains many challenges to overcome. Considering that there exist few reviews literature to refer to, this study investigates the implementation of deep learning in EEG-based emotion recognition. Specifically, input formulation, deep learning architecture, experimental setting and results are surveyed. Besides, articles that evaluated their model on the widely used datasets, DEAP and SEED, perform qualitative and quantitative analysis are carefully screened from different aspects and a comparison is accomplished. Finally, the total work is summarized and the prospect of future work is given.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李锦瑶,杜肖兵,朱志亮,邓小明,马翠霞,王宏安.脑电情绪识别的深度学习研究综述.软件学报,2023,34(1):255-276

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  • 收稿日期:2020-11-06
  • 最后修改日期:2021-03-21
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  • 在线发布日期: 2021-10-20
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