半监督低秩表示的脑电情感识别方法

作     者：王雨彤 顾晓清 

作者机构：常州大学计算机与人工智能学院 

出 版 物：《南京信息工程大学学报》 (Journal of Nanjing University of Information Science & Technology)

年 卷 期：2024年

学科分类：0711[理学-系统科学] 1002[医学-临床医学] 07[理学] 100204[医学-神经病学] 10[医学] 

基　　金：江苏省自然科学基金（BK20211333） 未来网络科学研究基金项目（FNSRFP-2021-YB-36） 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室开放项目(2023年) 

主　　题：半监督学习 低秩表示 脑电信号 情感识别 正则化 

摘      要：脑电图能客观反映人的情绪状态，但由于脑电信号具有复杂性和非平稳性等特点，使采集大量标记脑电样本较困难，因此在一定程度上限制了脑电情感识别方法的效果和泛化性能。针对以上问题，提出一种半监督低秩表示的脑电情感识别方法（Semi-Supervised Low-Rank Representation，SSLRR）。利用少量标记脑电样本的估计标签设计一个回归形式的目标函数，以此来有效估计未标记样本的标签。使用ε-拖拽技术确保标签与标签之间的分离性，并对松弛标签施加低秩约束，以提高其类内紧密度和相似度。对提出的方法融入一个类邻接图，以此捕获所有脑电样本数据的局部邻域信息。在SEED-IV和SEED-V两个公开数据集上进行对比实验，结果表明，所提出的方法在脑电情感识别问题上具有更好的性能。