摘要
本发明涉及脑电图情感识别技术领域,且公开了一种结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合脑电情绪识别方法。该方法通过结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合网络模型中CSAM模块为脑电通道赋予相应的权重;然后使用MHSA‑CRNN模块和SA‑CRNN模块提取局部时空特征;接着将MHSA‑CRNN模块和SA‑CRNN模块提取的局部特征进行拼接并输入到MHSA‑TCN模块中提取全局信息,将提取的脑电信息用于情感分类,本发明在DEAP数据集上进行了二分类和三分类实验,对于唤醒维和效价维,二分类准确率分别为99.26%和99.15%,三分类准确率分别为97.69%和98.05%,优于相关算法。
技术关键词
脑电情绪识别方法
注意力机制
混合网络模型
卷积循环神经网络
局部时空特征
模块
分类准确率
基线
情感识别技术
原始脑电信号
多模态情绪
表达式
数据
时序
通道
矩阵
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场景语义分割方法
注意力机制
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模块
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空间金字塔池化
多尺度特征融合
特征提取模块
关键点
建筑