基于三维特征图和改进DenseNet的脑电情绪识别方法

摘要

情感作为人脑的高级功能，对人的心理健康状态有很大的影响。为了充分考虑脑电信号的空间信息以及时频信息，更好地实现人机交互，论文提出了1种基于三维特征图的改进DenseNet情绪识别模型。通过提取脑电信号θ、α、β和γ 4个频段的微分熵特征，结合脑电通道电极的位置映射关系，构造三维特征图，最后使用改进DenseNet网络进行二次特征提取与分类。为了验证该方法的有效性，在SEED数据集上进行了包含积极、中性、消极3种情绪的分类实验，单被试者实验和所有被试者实验获得的分类准确率分别达98.51%和98.68%。实验结果表明，三维特征图结合特征重用方法能够得到高精度的分类结果，为情绪识别提供了可以尝试的新方向。

关键词

脑电信号 / 电极映射 / 三维特征图 / 特征重用 / 多尺度卷积核