論文の概要: LEREL: Lipschitz Continuity-Constrained Emotion Recognition Ensemble Learning For Electroencephalography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09156v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 09:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:52:21.036623
• Title: LEREL: Lipschitz Continuity-Constrained Emotion Recognition Ensemble Learning For Electroencephalography
• Title（参考訳）: LEREL:リプシッツ連続性制約による脳波学習
• Authors: Shengyu Gong, Yueyang Li, Zijian Kang, Weiming Zeng, Hongjie Yan, Wai Ting Siok, Nizhuan Wang,
• Abstract要約: 現在の脳波に基づく感情認識法は、重要な制約に直面している。 感情認識性能の精度とロバスト性を両立させる新しいフレームワークであるLERELを提案する。 3つの公開ベンチマークデータセットの実験結果は、LERELの有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6990902604504368
• License:
• Abstract: Accurate and efficient perception of emotional states in oneself and others is crucial, as emotion-related disorders are associated with severe psychosocial impairments. While electroencephalography (EEG) offers a powerful tool for emotion detection, current EEG-based emotion recognition (EER) methods face key limitations: insufficient model stability, limited accuracy in processing high-dimensional nonlinear EEG signals, and poor robustness against intra-subject variability and signal noise. To address these challenges, we propose LEREL (Lipschitz continuity-constrained Emotion Recognition Ensemble Learning), a novel framework that significantly enhances both the accuracy and robustness of emotion recognition performance. The LEREL framework employs Lipschitz continuity constraints to enhance model stability and generalization in EEG emotion recognition, reducing signal variability and noise susceptibility while maintaining strong performance on small-sample datasets. The ensemble learning strategy reduces single-model bias and variance through multi-classifier decision fusion, further optimizing overall performance. Experimental results on three public benchmark datasets (EAV, FACED and SEED) demonstrate LEREL's effectiveness, achieving average recognition accuracies of 76.43%, 83.00% and 89.22%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 感情関連障害は重度の精神社会的障害と関連しているため、自分自身や他人の感情状態の正確かつ効率的な認識が不可欠である。 脳波(EEG)は感情検出の強力なツールであるが、現在の脳波ベースの感情認識(EER)手法は、モデル安定性の不足、高次元非線形脳波信号の処理精度の制限、物体内変動や信号ノイズに対する堅牢性の低下といった重要な制約に直面している。 これらの課題に対処するため,LEREL(Lipschitz continuity-constrained Emotion Recognition Ensemble Learning)を提案する。 LERELフレームワークは、モデル安定性とEEG感情認識の一般化を高めるために、Lipschitz連続性制約を使用し、小さなサンプルデータセット上での強いパフォーマンスを維持しながら、信号のばらつきとノイズの感受性を低減している。 アンサンブル学習戦略は、マルチクラス化決定融合による単一モデルバイアスと分散を低減し、全体的な性能を最適化する。 3つの公開ベンチマークデータセット(EAV、FACED、SEED)の実験結果は、LERELの有効性を示し、それぞれ76.43%、83.00%、89.22%の平均認識精度を達成した。

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