基于稀疏表示的脑电(EEG）情感分类
Classifying emotional EEG using sparse representation method
重庆邮电大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 数据工程与可视计算重点实验室, 重庆 400065
摘要
计算机对人类情绪与情感的识别研究已经成为了脑机接口领域的研究热点。通过分析人类在生活中的各种情感状态，提取脑电信号的特征并对情感状态进行识别、分类是情感智能化领域的重要方向。针对基于音乐视频诱导的情感数据集DEAP进行了研究，提取脑电信号的频域特征后，提出了采用加速近邻梯度（APG）算法和正交匹配（OMP）算法求解稀疏编码的稀疏表示分类模型进行情感分类，并与支持向量机（SVM）算法进行效果比较。实验结果表明，APG算法通过l1范数正则近似求解以其快速的收敛速度在情感数据集上有着较好的分类表现，而OMP算法与SVM算法的分类效果相差无几，实现了情感脑电信号的分类。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61403054)
重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyjA40001,cstc2014jcyjA40022)
重庆教委科学技术研究项目(自然科学类)(KJ1400436)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0992
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 801-806
文章编号: 1001-3695(2019)03-032-0801-06
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
邓欣, 高峰星, 米建勋, 等. 基于稀疏表示的脑电(EEG）情感分类 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 801-806. (Deng Xin, Gao Fengxing, Mi Jianxun, et al. Classifying emotional EEG using sparse representation method [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 801-806. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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