論文の概要: SFE-Net: EEG-based Emotion Recognition with Symmetrical Spatial Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06308v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 12:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 09:48:14.820980
• Title: SFE-Net: EEG-based Emotion Recognition with Symmetrical Spatial Feature Extraction
• Title（参考訳）: SFE-Net:対称空間特徴抽出による脳波に基づく感情認識
• Authors: Xiangwen Deng, Shangming Yang and Junlin Zhu
• Abstract要約: 脳波の特徴抽出と感情認識のための空間的折り畳みアンサンブルネットワーク(SFENet)を提案する。 ヒト脳の空間対称性のメカニズムによって、入力された脳波チャンネルデータを5つの異なる対称戦略で折り畳む。 このネットワークにより、異なる対称折り畳み記号の空間的特徴を同時に抽出することができ、特徴認識の堅牢性と精度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion recognition based on EEG (electroencephalography) has been widely used in human-computer interaction, distance education and health care. However, the conventional methods ignore the adjacent and symmetrical characteristics of EEG signals, which also contain salient information related to emotion. In this paper, we present a spatial folding ensemble network (SFENet) for EEG feature extraction and emotion recognition. Firstly, for the undetected area between EEG electrodes, we employ an improved Bicubic-EEG interpolation algorithm for EEG channel information completion, which allows us to extract a wider range of adjacent space features. Then, motivated by the spatial symmetry mechanism of human brain, we fold the input EEG channel data with five different symmetrical strategies: the left-right folds, the right-left folds, the top-bottom folds, the bottom-top folds, and the entire double-sided brain folding, which enable the proposed network to extract the information of space features of EEG signals more effectively. Finally, 3DCNN based spatial and temporal extraction and multi voting strategy of ensemble Learning are employed to model a new neural network. With this network, the spatial features of different symmetric folding signlas can be extracted simultaneously, which greatly improves the robustness and accuracy of feature recognition. The experimental results on DEAP and SEED data sets show that the proposed algorithm has comparable performance in term of recognition accuracy.
• Abstract（参考訳）: 脳波に基づく感情認識は、人間とコンピュータの相互作用、遠隔教育、医療において広く用いられている。 しかし、従来の手法では脳波信号の隣接的および対称的特性を無視し、感情に関連する有意な情報も含む。 本稿では,脳波の特徴抽出と感情認識のための空間的折り畳みアンサンブルネットワーク(SFENet)を提案する。 第一に,脳波電極間の未検出領域に対して,脳波路情報補完のためのBicubic-EEG補間アルゴリズムを改良し,より広い範囲の空間特徴を抽出する。 次に,人間の脳の空間的対称性機構に動機づけられ,入力脳波チャネルデータを左右折り畳み,右折り畳み,右折り畳み,右折り畳み,右折り畳み,右折り畳み,右折り畳み,右折り畳みの5つの異なる対称戦略で折り畳み,提案ネットワークが脳波信号の空間的特徴情報をより効果的に抽出できるようにする。 最後に、3dcnnに基づくアンサンブル学習の空間的・時間的抽出とマルチ投票戦略を用いて新しいニューラルネットワークをモデル化する。 このネットワークにより、異なる対称折り畳み符号の空間的特徴を同時に抽出することが可能となり、特徴認識のロバスト性と精度が大幅に向上する。 DEAPとSEEDデータセットの実験結果から,提案アルゴリズムは認識精度の点で同等の性能を示した。

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