基于DEAP数据集的情绪识别:MT-CNN模型的构建与应用

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资源摘要信息:"本文提出了一种基于深度学习的脑电情绪识别方法,该方法的核心是一个多任务卷积神经网络(MT-CNN),用于处理脑电信号并识别情绪状态。脑电信号(EEG)被用作情绪识别的基础,因为它们可以捕捉大脑活动的细微变化,这些变化与情绪状态相关。本文的主要贡献在于它展示了如何利用功率谱密度(PSD)和微分熵(DE)作为特征提取技术来增强模型对情绪状态的理解。文章还探讨了MT-CNN模型的构建细节,包括网络架构和训练过程,并在DEAP数据集上进行了验证。 知识点详细说明: 1. 脑电情绪识别:脑电情绪识别是指利用脑电图(EEG)信号来分析和识别个体的情绪状态。情绪状态通常分为两类:唤醒度(arousal)和价态(valence),分别代表情绪的激活程度和情绪的正面或负面特性。 2. 功率谱密度(PSD):功率谱密度是分析信号频谱特性的一种方法,它描述了信号功率在频率域中的分布。在EEG分析中,PSD可以揭示不同频段内的能量分布,这些频段包括α(8-12 Hz)、β(13-30 Hz)、γ(30 Hz以上)和θ(4-7 Hz)波段,不同波段对应不同的大脑活动状态。 3. 微分熵(DE):微分熵是衡量信号复杂性的一个概念。在EEG信号处理中,DE被用来评估信号的不确定性或不规则性。对于情绪识别而言,一个信号的DE值可以作为区分不同情绪状态的特征。 4. 多任务卷积神经网络(MT-CNN):MT-CNN是一种深度学习模型,专门设计用于同时处理多个相关任务。在本文中,MT-CNN用于同时预测个体的唤醒度和价态。模型由多个二维卷积层组成,这些层能够从输入的脑图中提取空间特征。为了防止过拟合,模型中还包含了dropout和批量归一化层。 5. 卷积神经网络(CNN):CNN是一种深度神经网络,特别适用于处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。CNN通过卷积层提取局部特征,池化层降低特征维度,最后通过全连接层进行分类。在本文中,二维卷积层用于从脑图中提取空间特征。 6. DEAP数据集:DEAP是用于情感分析的一个公开可用数据集,其中包含了40个受试者的EEG信号,这些信号是在观看具有情感影响的视频片段时记录的。数据集广泛用于评估和比较不同情绪识别模型的性能。 7. ReLU激活函数和Sigmoid函数:ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数是神经网络中常见的非线性激活函数,它通过将所有负值输出置零来增加网络的非线性能力。Sigmoid函数用于将神经网络的输出压缩到0和1之间,使得输出具有概率的性质,适合二分类问题。 综上所述,本文提出的基于deap的脑电情绪识别模型,通过构建MT-CNN并结合PSD和DE特征提取技术,实现在DEAP数据集上具有高准确率的情绪状态分类。这种模型能够有效地识别和量化情绪状态,为情绪研究和人机交互提供了有力的工具。