文献类型：期刊文章

作　　者：郑伟龙[1,2,3,4] 石振锋[1] 吕宝粮[1,2,3]

ZHENG Wei-Long;SHI Zhen-Feng;LV Bao-Liang(Center for Brain-like Computing and Machine Intelligence,Department of Computer Science and Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240;Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240;Brain Science and Technology Research Center,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240;Department of Neurology,Massachusetts General Hospital,Harvard Medical School,Boston 02114,USA)

机构地区：[1]上海交通大学计算机科学与工程系仿脑计算与机器智能研究中心,上海200240 [2]上海交通大学智能交互与认知工程上海高校重点实验室,上海200240 [3]上海交通大学脑科学与技术研究中心,上海200240 [4]哈佛医学院麻省总医院神经病学系,美国波士顿02114

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家重点研发计划(2017YFB1002501);国家自然科学基金项目(61673266)资助。

年　　份：2020

卷　　号：43

期　　号：2

起止页码：177-189

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：由于脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情感模型性能产生影响,如何构建跨被试脑电情感模型是情感脑-机接口领域的一个重要研究方向.本文提出一种新的从眼睛的扫视轨迹进行知识迁移的异质迁移学习方法,以提升跨被试脑电情感模型的性能.该方法的主要神经生理学依据是,被试的视觉注视诱发了大脑特定的神经活动,而这些神经活动产生的脑电信号可以为情绪识别提供重要的情境线索.为了量化不同被试之间的域差异,我们引入了基于扫视轨迹和基于脑电信号的核矩阵,并提出了改进的直推式参数迁移学习算法,以实现跨被试脑电情感模型的构建.该方法与传统方法相比,具有两个优点:一是利用了目标被试容易获取的眼动追踪数据进行被试迁移,二是在目标被试只有眼动追踪数据的情况下,仍然能够从其他被试的历史数据中学到脑电信号的情绪类别判别信息.为了验证所提方法的有效性,我们对本文提出的方法与已有的迁移方法在三类情绪识别的脑电和眼动数据集上进行了系统的对比实验研究.实验结果表明,基于眼动轨迹的迁移模型取得了与基于脑电信号的迁移模型相当的识别性能.相对于传统的通用分类器50.46%的平均准确率,基于眼动轨迹的迁移模型的平均准确率达到了69.72%.

关 键 词：情感脑-机接口  多模态情绪识别  跨被试情感模型  迁移学习  脑电信号  眼动信号  扫视轨迹  

分 类 号：TP18]