脑电情绪识别模型研究进展

摘要

该文综述了基于脑电(EEG)情绪识别模型的研究进展，旨在探讨EEG信号在情绪识别中的应用潜力，分析现有模型的优缺点，并展望未来的发展方向.首先介绍了EEG信号的特点及其处理流程，包括数据预处理、特征提取和分类器训练.随后，综述了离散情绪模型和连续情绪模型，并介绍了相关的EEG情绪数据集.接着，详细阐述了基于机器学习和深度学习的EEG情绪识别模型，包括K近邻算法、支持向量机、线性判别分析、卷积神经网络、循环神经网络、图卷积神经网络等.此外，还讨论了基于深度迁移学习的EEG情绪识别模型，以解决EEG信号的个体差异性问题.现有研究表明，基于EEG的情绪识别模型在情感计算、人机交互、心理健康管理等领域展现出广阔的应用前景.然而，EEG情绪识别模型仍面临数据规模和多样性不足、个体差异性影响模型性能、计算资源密集等挑战.未来研究应致力于构建大规模、标准化的EEG情绪数据集，开发轻量化模型以适应资源受限环境，并探索跨模态融合和多领域知识迁移等方法，以进一步提升EEG情绪识别模型的性能和实用性.

关键词

脑电 / 情绪识别 / 机器学习 / 深度学习 / 深度迁移学习