科技研发

您的位置： 首页科技前沿科技研发

032022-08
技术储备

查看详情
022022-08
基于多模态融合的情绪识别框架

情绪的产生、感知及反馈涉及到复杂的认知过程，单一的模态难以捕捉到复杂的情绪反应。针对这个问题，我们提出了多模态融合的情绪识别框架。我们搜集被试观看情绪素材期间的脑电数据和眼动数据，通过特征提取、建模以及多模态融合等多个过程，构建出基于多模态融合框架的情绪识别模型，使得情绪识别准确率有了一定的提升。此外，我们...
查看详情
022022-08
情绪脑电表征模式的时间稳定性

对于人的面部表情，美国心理学家保罗·艾克曼发现，快乐、悲伤、愤怒、厌恶、惊讶和恐惧这些基本表情的表达，西方人和新几内亚原始部落居民很雷同。通常，人们认为人的面部表情是普世的。例如，对于高兴，中国人与西方人有相似的面部表情。然而，由于脑电信号是一种非稳态信号，且存在比较大的个人差，对于基于脑电信号的情绪识别，是否...
查看详情
022022-08
情绪识别的关键导联研究

脑电信号是一种非线性非稳态的信号，对于情绪识别任务，不同导联的脑电信号对情绪识别准确率的贡献可能是不同的，基于此，我们分析了不同的导联在情绪识别任务上的贡献。我们将提取的310维脑电特征映射到脑地形图上，可以看出，情绪识别模型的权重分布不尽体现在频段上，也体现在不同的脑区和不同的导联上。根据下图中Beta和Gamma...
查看详情
012022-08
脑电频段在情绪识别中的作用对比

情绪识别的研究不仅需要提升情绪识别的准确率，还需要研究对情绪识别任务关键的特征。利用脑电信号进行情绪识别的研究，一个重要的研究问题是不同的脑电频段对情绪识别是否相同？或者说是否有某个频段对情绪识别任务特别重要？我们利用不同的实验任务进行了研究：使用图片进行情绪的诱发以及利用视频进行情绪的诱发。两个实验任...
查看详情

< 1 >