一种跨被试与跨数据集的情绪识别方法、系统和存储介质

本发明属于脑机接口技术领域，具体涉及一种跨被试与跨数据集的情绪识别方法、系统和存储介质。本发明的方法包括：将受试者的EEG信号输入模型，模型输出受试者的情绪识别分类结果；本发明模型按照如下步骤构建：选择一个情绪敏感度最高的被试作为源域训练编码器；对不同的域，通过上述编码器进行情绪识别分类；采用添加参数混淆数据、域对抗学习等数据对齐方式将预训练编码器迁移到目标域；目标域是与源域同一数据集的不同被试，或其它数据集的被试，从而实现跨数据集与跨被试的情绪识别模型。本发明还进一步提供了实现上述方法的系统。本发明的模型对不同数据集中的数据或不同受试者的数据适用性高，在医学应用和科研中具有很好的应用前景。