基于注意力双向GRU网络的多模态脑电情感识别OA
Multimodal EEG emotion recognition based on attention bidirectional gated recurrent unit network
脑电(Electroencephalogram,EEG)等生理信号凭借其独有的客观性,在情感识别领域已经成为热门的研究对象.针对单一模态特征不够完备的问题,本文提出一种基于注意力双向门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的多模态脑电情感识别方法,用 Mul-AT-BiGRU表示.该方法首先通过注意力机制融合脑电、眼动这两种模态的三种不同特征,实现不同模态特征间的全局交互,再将得到的多模态融合特征输入带有注意力机制…查看全部>>
陈景霞;刘洋;张鹏伟;雪雯
陕西科技大学 电子信息与人工智能学院,陕西 西安 710021陕西科技大学 电子信息与人工智能学院,陕西 西安 710021陕西科技大学 电子信息与人工智能学院,陕西 西安 710021陕西科技大学 电子信息与人工智能学院,陕西 西安 710021
信息技术与安全科学
脑电情感识别多模态特征融合双向GRU注意力机制
《陕西科技大学学报》 2023 (3)
基于半监督深度生成对抗学习的脑电信号情感识别模型与方法研究
192-199,8
国家自然科学基金项目(61806118)陕西科技大学博士科研启动基金项目(2020BJ-30)
评论