論文の概要: Locally temporal-spatial pattern learning with graph attention mechanism
for EEG-based emotion recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11087v1
- Date: Fri, 19 Aug 2022 12:15:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-24 12:18:06.342339
- Title: Locally temporal-spatial pattern learning with graph attention mechanism
for EEG-based emotion recognition
- Title(参考訳): 脳波に基づく感情認識のためのグラフ注意機構を用いた局所時間空間パターン学習
- Authors: Yiwen Zhu, Kaiyu Gan, and Zhong Yin
- Abstract要約: 感情認識技術により、コンピュータは人間の感情状態を個別のカテゴリーに分類することができる。
感情は短時間でも安定した状態を維持する代わりに変動することがある。
また,3次元トポロジー構造のため,脳波空間分布のフル活用も困難である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.331986787747648
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Technique of emotion recognition enables computers to classify human
affective states into discrete categories. However, the emotion may fluctuate
instead of maintaining a stable state even within a short time interval. There
is also a difficulty to take the full use of the EEG spatial distribution due
to its 3-D topology structure. To tackle the above issues, we proposed a
locally temporal-spatial pattern learning graph attention network (LTS-GAT) in
the present study. In the LTS-GAT, a divide-and-conquer scheme was used to
examine local information on temporal and spatial dimensions of EEG patterns
based on the graph attention mechanism. A dynamical domain discriminator was
added to improve the robustness against inter-individual variations of the EEG
statistics to learn robust EEG feature representations across different
participants. We evaluated the LTS-GAT on two public datasets for affective
computing studies under individual-dependent and independent paradigms. The
effectiveness of LTS-GAT model was demonstrated when compared to other existing
mainstream methods. Moreover, visualization methods were used to illustrate the
relations of different brain regions and emotion recognition. Meanwhile, the
weights of different time segments were also visualized to investigate emotion
sparsity problems.
- Abstract(参考訳): 感情認識技術により、コンピュータは人間の感情状態を個別のカテゴリーに分類することができる。
しかし、感情は短時間でも安定した状態を維持する代わりに変動することがある。
また,3次元トポロジー構造のため,脳波空間分布のフル活用も困難である。
そこで本研究では,局所的時間空間パターン学習グラフアテンションネットワーク(lts-gat)を提案する。
LTS-GATでは,グラフアテンション機構に基づく脳波パターンの時間的および空間的次元の局所的情報を調べるために,分割・対数方式を用いた。
動的領域判別器は脳波統計の個人間変動に対する堅牢性を向上させるために追加され、異なる参加者間で頑健な脳波特徴表現を学習した。
我々は,2つの公開データセットにおけるlts-gatの評価を行った。
LTS-GATモデルの有効性は,他の主流手法と比較した場合に示された。
さらに、異なる脳領域と感情認識の関係を可視化する手法を用いた。
一方,感情スパーシティの問題を調査するために,異なる時間区間の重みも可視化された。
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