基于DEAP的深度学习情绪识别和情感分类

DEAP数据库在深度学习情感识别中的应用

最新推荐文章于 2024-06-14 09:30:24 发布

翠绿寂静

最新推荐文章于 2024-06-14 09:30:24 发布

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文章标签：深度学习分类人工智能机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_program481/article/details/133290277

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本文探讨了如何使用DEAP数据库结合Python、TensorFlow和Keras进行脑电情绪识别和情感分类的深度学习实践。通过数据预处理、特征提取、模型构建和训练，展示了一个基于多层感知器的深度学习模型的建立过程。

深度学习在情感识别和情感分类任务中取得了显著的成果。本文将介绍如何使用DEAP（Databases for Emotion Analysis using Physiological Signals）数据库进行脑电情绪识别和情感分类的深度学习方法。我们将使用Python编程语言和一些常见的深度学习库，如TensorFlow和Keras。

DEAP数据库是一个广泛用于情感分析研究的脑电数据集，包含了来自多个被试者的生理信号数据和与之相关的情感标注。我们将使用这个数据库来训练一个深度学习模型，以识别和分类情感。

首先，我们需要准备环境并加载DEAP数据库。请确保已经安装了Python和必要的库。以下是加载DEAP数据集的代码：

import numpy as np
import h5py

def load_deap_data(file_path):
    with h5py

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深度学习基于DEAP的脑电情绪识别情感分类(附代码)

qq_45874683的博客

07-21

1万+

DEAP数据集： DEAP数据集来源： DEAP: A Dataset for Emotion Analysis using Physiological and Audiovisual Signals (qmul.ac.uk) DEAP数据集介绍： DEAP数据集介绍脑电情绪识别：主要分为三步骤：数据预处理，特征提取，构建模型。数据预处理部分建议自己处理。其中一定要做的就是去掉63s的前三秒的基线时间。可以考虑的地方特别多，例如选取哪几个通道，并不是一定把32个脑电通道...

基于deap数据集的脑电情绪识别（2DCNN和LSTM）

03-18

基于deap数据集的脑电情绪识别，模型采用的是二维CNN，LSTM作对比。代码写的很简单，适合新手。

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（论文加代码）基于deap数据集的脑电情绪识别（二分类改为八分类）

qq_45874683的博客

03-22

6391

摘要：本文介绍了在数据集上工作的卷积神经网络（CNN）模型，它包含唤醒、配价、支配和喜欢等情绪状态，每种状态的等级为1-9。到目前为止，我们已经使用DEAP价和觉醒数据集对二元分类进行了研究，我们能够获得更好的准确性。我们的二元模型的效价和觉醒准确率分别为96.63%和96.17%。二元分类法只能找到四个情感空间，而八类分类法可以更精确地处理64个情感空间。本文还尝试使用8级分类法，得到了一个很有希望的结果，其效价和觉醒的准确率分别为93.83%和93.79%。对于这两种情况，快速傅立叶变...

基于DEAP数据集的脑电情绪识别

05-16

针对基于DEAP数据集，进行了ANN、CNN、LSTM模型对比。含有处理好的数据集和源代码。

【文献阅读】4-Data Augmentation for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Convolutional Neural Net-2018

Iron_vik的博客

11-12

1631

本文针对脑电信号的情绪识别数据集数据较少的问题，提出了一种数据增强的方法在对浅层和深层，一共三个学习模型进行使用前后的对比测试，对情绪进行三类划分。

基于DEAP的脑电情绪识别（四分类）（五种模型作对比：一维 CNN，LSTM和二维和三维 CNN和带有LSTM的级联CNN）

03-18

总的来说，基于DEAP的脑电情绪识别四分类算法通过运用深度学习技术，尤其是各种类型的CNN和LSTM，旨在准确地解析EEG数据中的情感信息。这些模型的对比和优化对于提升情绪识别的精度和理解人类情绪的内在机制有着重要...

基于DEAP数据集的脑电情绪识别（构建生成对抗网络（GAN）和条件GAN（CGAN）模型）Pytorch框架

04-07

在本文中，我们将深入探讨如何使用PyTorch框架构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型，以实现基于DEAP数据集的脑电情绪识别。DEAP（Drivers' Emotional Assessment through Physiological signals...

基于DEAP数据集的情绪识别分类系统

最新发布

11-23

本研究聚焦于多模态生理信号在情感状态识别中的应用，通过系统分析DEAP公开数据库中32名受试者的生理数据记录，构建了基于脑电图与外围生理信号的情感分类模型。实验采用改进的预处理流程，包括自适应滤波去噪、独立...

信号处理-基于DEAP数据集的情绪分类的典型深度学习模型构建（tensorflow版本）

03-27

在本文中，我们将深入探讨如何使用深度学习技术，特别是基于TensorFlow框架，对DEAP（Dataset for Emotion Analysis using EEG, Physiological and Video Signals）数据集进行情绪分类。DEAP是一个广泛使用的多模态...

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

m0_64198455的博客

01-22

5115

本部分首先将介绍本次实验采用的DEAP数据集，另外由于本次实验采用了两种不同的神经网络架构：具有完全连接层的深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），只做了一些小的修改，本部分也将详细解释该模型的基本框架及这些模型中的训练技术。2.1 数据集描述本次实验采用的是DEAP数据集。DEAP是2014年发布的一个用于情绪分析的数据集。它是情感计算领域最大的公开数据集之一，还包含各种不同的生理和视频信号。

脑电情绪识别 DEAP数据集 多种方法 CNN LSTM等

01-11

脑电情绪识别 DEAP数据集 多种方法 CNN LSTM等

信号处理-情绪分类数据集DEAP预处理（python版）

03-27

DEAP原始数据预处理全流程; 基于python环境下的mne库函数。

使用DEAP数据库进行情感识别_deap_deap数据集_DEAPdataset_使用deap数据集进行情感识别_python_

09-28

使用deap数据集进行情感识别，Python语言

基于DEAP脑电数据集的情绪识别

ZksProlog的博客

09-23

665

其次，可以根据实际需求选择感兴趣的情绪标签进行分AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。被试者同时还需要对片段的情绪进行评分，包括愉悦度、兴奋度、压力等。首先，可以使用信号处理技术，如滤波和降噪，来减少噪音对情AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。首先，可以使用信号处理技术，如滤波和AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。在进行情绪识别之前，需要AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。

信号处理--基于EEG脑电信号的深度学习情绪分类

张哥频道：电生理信号和磁共振成像

04-01

5539

本文为一个信号处理专题的课程项目，主要是基于人体脑电信号，通过使用深度学习，来快速精准的识别被试的情绪。实验数据为私有数据集。情绪分为积极，中性，消极三种类别。该方法最后和传统朴素贝叶斯，支持向量机，logistic回归，决策树和随机森林分类器进行比较。

（论文加源码）基于DEAP的脑电情绪识别（CNN,RNN和两种不同的注意力机制）

qq_45874683的博客

04-01

6164

两种注意力机制为通道注意力机制（channel-wise attention）和扩展自我注意力机制（self-attention mechanisms）摘要本文提出了一种基于注意力机制的卷积循环神经网络（ACRNN），用于从脑电信号中提取更多的特征，提高情感识别的准确性。首先，提出的ACRNN采用了一种基于通道的注意力机制来自适应地分配不同通道的权重，并利用CNN来提取编码脑电信号的空间特征。然后，为了探索脑电信号的时域特征，将扩展的自我注意力机制集成到RNN中，根据脑电信号的内在相似性重新编码重要

【亲测免费】探秘情绪的电波语言：基于EEG与DEAP数据集的情绪识别神器

gitblog_00091的博客

06-14

580

探秘情绪的电波语言：基于EEG与DEAP数据集的情绪识别神器项目介绍在科技与情感交汇的前沿，一款利用脑电图（EEG）信号进行情绪分类的开源项目横空出世——EEG-based-emotion-analysis-using-DEAP-dataset-for-Supervised-Machine-Learning。它通过分析DEAP数据库中记录的EEG信号，借助机器学习的力量，精准捕获并解读人类复杂...

基于Seed和DEAP数据的脑电情绪识别研究

CodeWOW的博客

09-20

505

随着人工智能和机器学习的快速发展，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）技术成为了一个备受关注的研究领域。脑电情绪识别是其中的一个重要应用方向，它可以通过分析人的脑电波信号来推断其情绪状态。当然，这只是一个简单的示例，实际的情绪识别任务可能需要更复杂的数据预处理和机器学习模型。然而，这个例子提供了一个基本的框架，可以帮助你入门脑电情绪识别的研究。DEAP数据集是一个常用的用于情绪识别的开放数据集，其中包含了来自32名受试者的脑电信号和情绪标签。

基于DEAP的脑电情绪识别完整代码分析

bug_code702的博客

09-20

266

脑电情绪识别是一项关键的研究领域，它涉及使用脑电图（EEG）数据来识别和分类人的不同情绪状态。在本文中，我们将深入分析基于DEAP数据集的脑电情绪识别的完整代码。通过加载DEAP数据集，划分训练集和测试集，训练SVM分类器，并在测试集上评估模型，我们可以实现情绪识别任务。此外，我们还可以保存训练好的模型以备将来使用。这个代码示例提供了一个基本的框架，可以根据需要进行进一步的修改和优化，以提高情绪识别的性能。接下来，我们可以构建和训练我们的情绪识别模型。最后，我们可以保存训练好的模型，以便在需要时进行重用。