10.13232/j.cnki.jnju.2021.04.010
基于DBN和RF的跨被试情绪识别研究
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)、负性(negative)情绪)的短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)特征,并使用ReliefF特征选择算法对特征进行权重排序.其次,从排序好的特征中选择600个trial作为训练集,剩余的作为测试集;然后将K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)、二次判别分析法(Quadratic Discriminant Analysis,QDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、深度置信(信念)网络(Deep Belief Network,DBN)五种分类算法作为分类器,对比研究选出最优的分类框架.结果 表明,五种分类器的平均分类精度分别为:KNN 69.21％±3.4％,QDA 52.17％±9.41％,SVM 78.41％±3.8％,RF 83.49％±2.6％,DBN 81.73％±2.22％,可见RF的分类效果最好.分别计算每个分类模型对负性、中性、正性情绪的分类准确率,结果如下:不同分类器对正性情绪的识别效果都比较好;KNN,QDA,SVM对负性和中性情绪的分类效果较差,准确率不高;DBN和RF对负性和中性情绪的识别率较高,能有效地进行情绪识别.以上研究可望为跨被试的情绪识别模型提供参考.
情绪识别;跨被试;深度置信网络;随机森林;SEED数据集
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金81771926,61763022
2021-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
617-626
