論文の概要: EEG-SCMM: Soft Contrastive Masked Modeling for Cross-Corpus EEG-Based Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09186v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 12:35:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-20 21:50:21.962387
• Title: EEG-SCMM: Soft Contrastive Masked Modeling for Cross-Corpus EEG-Based Emotion Recognition
• Title（参考訳）: EEG-SCMM:クロスコーパス脳波を用いた感情認識のためのソフトコントラストマスケッドモデリング
• Authors: Qile Liu, Weishan Ye, Yulu Liu, Zhen Liang,
• Abstract要約: 本稿では,感情認識のためのソフトコントラスト・マスケッド・モデリング(SCMM)フレームワークを提案する。 SCMMはソフトコントラスト学習と新しいハイブリッドマスキング戦略を統合し、人間の感情に固有の「短期連続性」特性を効果的にマイニングする。 実験の結果、SCMMは最先端(SOTA)の性能を達成し、平均4.26%の精度で2番目に良い方法より優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.862468061241377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotion recognition using electroencephalography (EEG) signals has garnered widespread attention in recent years. However, existing studies have struggled to develop a sufficiently generalized model suitable for different datasets without re-training (cross-corpus). This difficulty arises because distribution differences across datasets far exceed the intra-dataset variability. To solve this problem, we propose a novel Soft Contrastive Masked Modeling (SCMM) framework. Inspired by emotional continuity, SCMM integrates soft contrastive learning with a new hybrid masking strategy to effectively mine the "short-term continuity" characteristics inherent in human emotions. During the self-supervised learning process, soft weights are assigned to sample pairs, enabling adaptive learning of similarity relationships across samples. Furthermore, we introduce an aggregator that weightedly aggregates complementary information from multiple close samples based on pairwise similarities among samples to enhance fine-grained feature representation, which is then used for original sample reconstruction. Extensive experiments on the SEED, SEED-IV and DEAP datasets show that SCMM achieves state-of-the-art (SOTA) performance, outperforming the second-best method by an average accuracy of 4.26% under two types of cross-corpus conditions (same-class and different-class) for EEG-based emotion recognition.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号を用いた感情認識は近年広く注目を集めている。 しかし、既存の研究では、再訓練(クロスコーパス)なしで異なるデータセットに適した十分に一般化されたモデルを開発するのに苦労している。 この難しさは、データセット間の分散の違いがデータセット内の変数をはるかに超えるためである。 そこで本研究では,SCMM(Soft Contrastive Masked Modeling)フレームワークを提案する。 SCMMは感情の連続性に刺激され、ソフトコントラスト学習と新しいハイブリッドマスキング戦略を統合し、人間の感情に固有の「短期的連続性」特性を効果的にマイニングする。 自己教師付き学習プロセスでは、ソフトウェイトがサンプルペアに割り当てられ、サンプル間の類似性関係を適応的に学習することができる。 さらに,サンプル間の一対の類似性に基づいて,複数の近接サンプルから補完情報を重み付けして,微細な特徴表現を強化するアグリゲータを導入し,元のサンプル再構成に使用する。 SEED、SEED-IV、DEAPデータセットの大規模な実験により、SCMMは、脳波に基づく感情認識のための2種類のクロスコーパス条件(サムクラスと異なるクラス)の下で、平均4.26%の精度で2番目のベストメソッドを上回り、最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示された。

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