基于脑电眼动多模态跨注意力特征融合情感识别方法及系统

本发明提供了一种基于脑电眼动多模态跨注意力特征融合情感识别方法，包括：先对情感识别公开数据集进行预处理，建立对应的训练集和测试集；其次构建脑电眼动多模态跨注意力特征融合情感识别模型；然后进行模型训练及性能测试；最后搭建脑电眼动多模态在线情感识别系统，验证方法有效性。本发明的优点包括：设计脑电眼动多模态跨注意力特征融合情感识别模型，将动态图卷积网络与注意力机制灵活应用，同时使用多维数据，弥补了单模态情感识别信息不足的问题，提升了识别准确率；搭建脑电眼动多模态在线情感识别系统，增强了交互性。本发明的平均识别准确率达到97.94％，优于现有最优方法，同时在线情感识别上准确率达到87.4％。