基于稀疏表示的脑电(EEG)情感分类

• 作者: 唐云 李丹妮 王进 米建勋 邓欣 高峰星
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 脑电信号 稀疏表示 情感 加速近邻算法 正交匹配算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 801-806
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.04
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0992

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.