基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别方法

本发明提出了一种基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别模型并对其进行迭代训练；获取情感识别结果。本发明通过图卷积神经网络和交叉注意力网络从受试者的脑电数据和肌电数据提取时域‑空间域‑频域融合信息和频域‑空间域‑时域融合信息，获得更全面的特征表示，并通过多尺度卷积神经网络和通道注意力网络，从不同尺度捕捉生理参数信息，并从中筛选出最具价值特征，对情感信息进行深度挖掘，有效提高了识别准确率。