論文の概要: Data Augmentation for Enhancing EEG-based Emotion Recognition with Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05331v2
• Date: Wed, 17 Jun 2020 08:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 12:48:28.166823
• Title: Data Augmentation for Enhancing EEG-based Emotion Recognition with Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深部生成モデルを用いた脳波に基づく感情認識のためのデータ強化
• Authors: Yun Luo and Li-Zhen Zhu and Zi-Yu Wan and Bao-Liang Lu
• Abstract要約: 本稿では、感情認識モデルの性能を高めるために、脳波トレーニングデータを増強する3つの方法を提案する。 フル利用戦略では、生成されたすべてのデータが、生成されたデータの品質を判断することなく、トレーニングデータセットに拡張される。 実験結果から,脳波を用いた感情認識モデルの性能向上を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.56090099952884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The data scarcity problem in emotion recognition from electroencephalography (EEG) leads to difficulty in building an affective model with high accuracy using machine learning algorithms or deep neural networks. Inspired by emerging deep generative models, we propose three methods for augmenting EEG training data to enhance the performance of emotion recognition models. Our proposed methods are based on two deep generative models, variational autoencoder (VAE) and generative adversarial network (GAN), and two data augmentation strategies. For the full usage strategy, all of the generated data are augmented to the training dataset without judging the quality of the generated data, while for partial usage, only high-quality data are selected and appended to the training dataset. These three methods are called conditional Wasserstein GAN (cWGAN), selective VAE (sVAE), and selective WGAN (sWGAN). To evaluate the effectiveness of these methods, we perform a systematic experimental study on two public EEG datasets for emotion recognition, namely, SEED and DEAP. We first generate realistic-like EEG training data in two forms: power spectral density and differential entropy. Then, we augment the original training datasets with a different number of generated realistic-like EEG data. Finally, we train support vector machines and deep neural networks with shortcut layers to build affective models using the original and augmented training datasets. The experimental results demonstrate that the augmented training datasets produced by our methods enhance the performance of EEG-based emotion recognition models and outperform the existing data augmentation methods such as conditional VAE, Gaussian noise, and rotational data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)からの感情認識におけるデータ不足は、機械学習アルゴリズムやディープニューラルネットワークを用いて高精度な感情モデルを構築するのに困難をもたらす。 本研究では,感情認識モデルの性能を向上させるために,脳波訓練データの強化を行う3つの手法を提案する。 提案手法は,2つの深層生成モデル,変分オートエンコーダ (VAE) とGAN (Generative Adversarial Network) と2つのデータ拡張戦略に基づく。 フル使用戦略では、生成されたデータはすべて、生成されたデータの品質を判断することなくトレーニングデータセットに拡張され、部分使用では、高品質のデータのみを選択してトレーニングデータセットに追加する。 これら3つの方法は条件付きワッサースタイン GAN (cWGAN)、選択的VAE (sVAE)、選択的WGAN (sWGAN) と呼ばれる。 これらの方法の有効性を評価するために,感情認識のための2つの公開脳波データセット,すなわち種子と脱毛に関する体系的な実験を行った。 まず, パワースペクトル密度と微分エントロピーの2つの形態で, 現実的脳波訓練データを生成する。 次に、生成された現実的な脳波データが異なる数のトレーニングデータセットを拡張します。 最後に,サポートベクターマシンとディープニューラルネットワークをショートカットレイヤでトレーニングし,オリジナルおよび拡張トレーニングデータセットを使用して感情モデルを構築する。 実験の結果,本手法によって生成された拡張学習データセットは脳波に基づく感情認識モデルの性能を高め,条件vae,ガウス雑音,回転データ拡張といった既存のデータ拡張手法を上回った。

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