基于脑功能连接网络和CNN识别情绪的研究

作者：钟志文^*; 朱士轩

来源：现代电子技术, 2023, 46(22): 183-186.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2023.22.031

• 脑功能连接网络
• CNN
• 情绪识别
• 脑电信号
• 滑动窗口
• 皮尔森相关系数
• 网络密度

基于脑电信号的情绪识别是当前的研究热门，属于人机交互技术的一种。文章设计一种基于脑功能连接网络和CNN识别情绪的模型。研究中采用滑动窗口方法扩充样本量，筛选出与含有最多情绪特征信息的通道，再利用皮尔森相关系数构建脑功能连接网络。不同的网络密度控制下，将脑网络输入至CNN，并识别三类情绪。脑网络密度为30%时，识别精度达到82.3%±1.4%。实验结果表明，所提模型能有效识别积极、中性和消极三类情绪，为情绪识别提供了一种方法。

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院