Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

FDC-Net: Xem xét lại mối liên hệ giữa việc loại bỏ hiện tượng nhiễu EEG và tính toán cảm xúc đa chiều

Created by
  • Haebom

Tác giả

Wenjia Dong, Xueyuan Xu, Tianze Yu, Junming Zhang, Li Zhuo

Phác thảo

Để Giải quyết các hiện tượng sinh lý thường gặp trong nhận dạng cảm xúc dựa trên EEG, bài báo này đề xuất FDC-Net, một khuôn khổ mới tích hợp các quy trình khử nhiễu và nhận dạng cảm xúc. Không giống như các phương pháp tiếp cận độc lập hiện có đối với khử nhiễu và nhận dạng cảm xúc, FDC-Net liên kết chặt chẽ hai quy trình thông qua một chiến lược tối ưu hóa chung sử dụng lan truyền gradient hai chiều và cơ chế chú ý có cổng. Cụ thể, nó tích hợp một bộ biến đổi thích ứng tần số sử dụng mã hóa vị trí băng tần có thể học được để nâng cao hiệu quả. Các thí nghiệm được tiến hành bằng cách sử dụng hai tập dữ liệu cảm xúc EEG tiêu biểu, DEAP và DREAMER, chứng minh hiệu suất khử nhiễu và nhận dạng cảm xúc được cải thiện so với các phương pháp tiên tiến hiện có. FDC-Net đạt được hệ số tương quan (CC) lên tới 96,30% trên tập dữ liệu DEAP và lên tới 90,31% trên tập dữ liệu DREAMER. Độ chính xác nhận dạng cảm xúc là 82,3% + 7,1% trên DEAP và 88,1% + 0,8% trên DREAMER.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một phương pháp mới nhằm giảm thiểu hiệu quả ảnh hưởng của hiện tượng nhiễu trong nhận dạng cảm xúc dựa trên EEG được trình bày.
◦
Cải thiện hiệu suất và giảm thiểu lỗi tích tụ thông qua việc tích hợp các quy trình loại bỏ nhiễu và nhận dạng cảm xúc.
◦
Loại bỏ hiện tượng nhiễu và nhận dạng cảm xúc hiệu quả bằng cách sử dụng bộ biến đổi tần số thích ứng và cơ chế chú ý có cổng.
◦
Đã Chứng minh hiệu suất vượt trội so với các phương pháp tiên tiến hiện có trên các tập dữ liệu DEAP và DREAMER.
•
Limitations:
◦
Cần xác thực thêm hiệu suất tổng quát hóa của FDC-Net được đề xuất. Cũng cần đánh giá thêm về tính mạnh mẽ của nó trên nhiều loại hiện vật và tập dữ liệu khác nhau.
◦
Cần phải phân tích và cải thiện chi phí tính toán và độ phức tạp.
◦
Cần phải đánh giá hiệu suất xử lý theo thời gian thực trong môi trường ứng dụng thực tế.
◦
Cần nghiên cứu thêm về sự phụ thuộc vào các tính năng của tập dữ liệu được sử dụng và khả năng khái quát hóa sang các tập dữ liệu khác.
👍
Made with Slashpage