用于脑信号情感识别的最优 EEG 电极组合：一项实证探索
机器学习
2023-11-30 v1 信号处理
摘要
人脑是一个复杂的器官，至今尚未被完全探明，它控制着身体的几乎各个部分。除生存功能外，人脑还会激发情感。近期研究表明，脑信号对于情感识别可能非常有效。然而，大脑的哪些区域表现出大部分情感仍鲜有探索。在本研究中，我们实证分析了大脑各区域在表现情感方面的贡献。我们使用 DEAP 数据集来寻找最优电极组合，进而定位与情感相关的有效脑区。我们采用快速傅里叶变换进行高效特征提取，并使用带残差连接的 1D-CNN 进行分类。尽管 DEAP 数据集的 32 个电极取得了 97.34% 的准确率，但仅 12 个电极（F7、P8、O1、F8、C4、T7、PO3、Fp1、Fp2、O2、P3 和 Fz）即达到了 95.81% 的准确率。本研究还表明，增加超过 10 个电极并不会显著提升性能。此外，额叶是识别情感最重要的区域。
引用
@article{arxiv.2311.17204,
title = {Optimal EEG Electrode Set for Emotion Recognition From Brain Signals: An Empirical Quest},
author = {Rumman Ahmed Prodhan and Sumya Akter and Tanmoy Sarkar Pias and Md. Akhtaruzzaman Adnan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17204},
year = {2023}
}