深度残差网络结合长短期记忆的脑电波情感识别

• 作者: 万红丽
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 情感识别 深层残差网络 长短时记忆网络 连续小波变换
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 论著|Research Articles
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2022.02.007

摘要

针对传统情感识别方法中脑电信号特征提取与辨识困难的问题,本文提出一种基于深层残差网络和长短时记忆网络的情感识别方法.首先,将DEAP生理数据信号进行连续小波变换得到相应的时频谱图;然后对时频谱图进行灰度化和归一化,再将灰度图降维至适当大小;最后将压缩后的时频谱图作为深层残差网络的输入,将DRN学习到的顶层特征进行向量化,并输入长短时记忆网络网络实现情感识别.实验结果表明:提出的CWT-DRN-LSTM模型情感识别准确率达99.23％,标准差仅0.27,相比于其它组合模型在识别准确率方面具有较大优势.