Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Dual-Stream Self-Attentive Adversarial Graph Contrastive Learning for Cross-Subject EEG-based Emotion Recognition

論文の概要: Semi-Supervised Dual-Stream Self-Attentive Adversarial Graph Contrastive Learning for Cross-Subject EEG-based Emotion Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11635v2
Date: Fri, 2 Aug 2024 14:25:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 18:53:04.908970
Title: Semi-Supervised Dual-Stream Self-Attentive Adversarial Graph Contrastive Learning for Cross-Subject EEG-based Emotion Recognition
Title（参考訳）: クロスオブジェクト脳波を用いた感情認識のための半教師付きデュアルストリーム自己弁別グラフコントラスト学習
Authors: Weishan Ye, Zhiguo Zhang, Fei Teng, Min Zhang, Jianhong Wang, Dong Ni, Fali Li, Peng Xu, Zhen Liang,
Abstract要約: DS-AGCフレームワークは、クロスオブジェクト脳波に基づく感情認識において、限定ラベル付きデータの課題に取り組むために提案されている。提案手法は,不完全ラベル条件の異なる既存手法よりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.578050094283313
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electroencephalography (EEG) is an objective tool for emotion recognition with promising applications. However, the scarcity of labeled data remains a major challenge in this field, limiting the widespread use of EEG-based emotion recognition. In this paper, a semi-supervised Dual-stream Self-Attentive Adversarial Graph Contrastive learning framework (termed as DS-AGC) is proposed to tackle the challenge of limited labeled data in cross-subject EEG-based emotion recognition. The DS-AGC framework includes two parallel streams for extracting non-structural and structural EEG features. The non-structural stream incorporates a semi-supervised multi-domain adaptation method to alleviate distribution discrepancy among labeled source domain, unlabeled source domain, and unknown target domain. The structural stream develops a graph contrastive learning method to extract effective graph-based feature representation from multiple EEG channels in a semi-supervised manner. Further, a self-attentive fusion module is developed for feature fusion, sample selection, and emotion recognition, which highlights EEG features more relevant to emotions and data samples in the labeled source domain that are closer to the target domain. Extensive experiments conducted on two benchmark databases (SEED and SEED-IV) using a semi-supervised cross-subject leave-one-subject-out cross-validation evaluation scheme show that the proposed model outperforms existing methods under different incomplete label conditions (with an average improvement of 5.83% on SEED and 6.99% on SEED-IV), demonstrating its effectiveness in addressing the label scarcity problem in cross-subject EEG-based emotion recognition.
Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalography、EEG)は、有望な応用を伴う感情認識のための客観的ツールである。しかし、この分野ではラベル付きデータの不足が大きな課題であり、脳波に基づく感情認識の広範使用を制限する。本稿では,クロスオブジェクトの脳波に基づく感情認識において,限定ラベル付きデータの課題に対処するために,半教師付きデュアルストリーム自己弁別グラフコントラスト学習フレームワーク(DS-AGC)を提案する。 DS-AGCフレームワークは、非構造的および構造的EEG特徴を抽出する2つの並列ストリームを含む。非構造的ストリームは、ラベル付きソースドメイン、ラベル付きソースドメイン、未知のターゲットドメイン間の分散不一致を軽減するための、半教師付きマルチドメイン適応手法を組み込んでいる。構造ストリームは,複数のEEGチャネルから効率的なグラフベースの特徴表現を半教師付きで抽出するグラフコントラスト学習法を開発する。さらに、特徴融合、サンプル選択、感情認識のための自己注意融合モジュールが開発され、ターゲットドメインに近いラベル付きソースドメイン内の感情やデータサンプルとより関連性の高い脳波特徴が強調される。 2つのベンチマークデータベース(SEEDとSEED-IV)で半教師付きクロスオブジェクト・ワン・オブ・サブオブジェクト・アウト・クロスバリデーション・アセスメント・スキームを用いて行った大規模な実験により、提案モデルは、異なる不完全なラベル条件下で既存の手法よりも優れ(SEED-IVでは平均5.83%、SEED-IVでは6.99%)、クロスオブジェクトEEGベースの感情認識におけるラベル不足問題に対処する効果を示す。

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