脑电信号驱动的情绪识别研究进展与挑战

脑电信号情绪识别研究综述是一篇深入探讨情绪检测领域的重要文献，它关注的是通过分析大脑产生的生物电信号来解析个体的情绪状态。情绪作为人类对外界刺激的内在反应，对于个体的心理健康和社会互动具有深远影响。文章强调了非生理信号如面部表情和语音声调在情绪识别中的局限性，因为它们可能受到伪装和人为操控的影响，难以准确反映真实情绪。 相比之下，生理信号如脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）和皮肤电导反应（GSR）因其由神经系统和内分泌系统自发产生，较少受外部干扰，被认为能提供更客观、真实的情绪识别依据。尤其是脑电图，它直接记录头皮上的电位变化，被认为是情绪识别中最可靠的信息来源。 近年来，脑电情绪识别的研究方法已经从传统的线性和非线性特征提取转向了复杂网络理论的应用。通过构建脑功能网络，研究人员能够更好地理解不同脑区之间如何相互作用，从而揭示情绪产生的神经机制。这种新的视角使得情绪识别的精度得到了提升，也为未来的研究提供了新的思路。 论文详细阐述了脑电情绪识别的基础原理，包括特征选择和提取策略，以及如何通过脑网络模型来解析情绪特征。此外，它还涵盖了各类分类识别算法的介绍，这些算法在实际应用中扮演了关键角色。然而，尽管取得了显著的进步，文中也指出当前研究面临的问题，如数据质量、多模态融合、个体差异以及实时性等挑战。 这篇综述为读者提供了一个全面的框架，展示了脑电信号在情绪识别领域的最新进展和未来发展趋势，这对于心理学、人工智能、神经科学和相关技术的发展具有重要意义。