共同ラベルコモンとラベル固有のEEGによるクロスセッションの感情認識は、探索を特徴としています

脳波（EEG）はカモフラージュに耐性があるため、客観的な感情認識のための信頼できるデータソースでした。EEGは、自然にマルチリズムとマルチチャネルであり、さらに処理するために複数の機能を抽出できます。EEGベースの感情認識では、異なる感情状態で共有されたいくつかの一般的な特徴と、各感情状態に関連する特定の特徴が存在するかどうかを調査することが重要です。ただし、このような根本的な問題は、既存の研究のほとんどによって無視されます。この目的のために、このペーパーでは、セミスコアスセッションのEEG感情認識のための共同ラベルとラベル固有の特徴探査（JCSFE）モデルを提案します。具体的には、JCSFEは投影マトリックスにℓ2,1-normを課してラベルコモンEEGの特徴を調査し、同時にラベル固有のEEG機能を探索するためにℓ1-normを使用します。その上、データのローカル不変性プロパティを実施するためにグラフの正則化用語が導入されています。つまり、同様のEEGサンプルが同じ感情状態を持つことが奨励されています。Seed-IVおよびSeed-Vの感情データセットから得られた結果は、JCSFEが最先端のモデルと比較して優れた感情認識パフォーマンスを達成するだけでなく、ラベルを識別する定量的方法を提供することを実験的に示しています。感情認識における一般的およびラベル固有のEEG機能。

Since Electroencephalogram (EEG) is resistant to camouflage, it has been a reliable data source for objective emotion recognition. EEG is naturally multi-rhythm and multi-channel, based on which we can extract multiple features for further processing. In EEG-based emotion recognition, it is important to investigate whether there exist some common features shared by different emotional states, and the specific features associated with each emotional state. However, such fundamental problem is ignored by most of the existing studies. To this end, we propose a Joint label-Common and label-Specific Features Exploration (JCSFE) model for semi-supervised cross-session EEG emotion recognition in this paper. To be specific, JCSFE imposes the ℓ2,1-norm on the projection matrix to explore the label-common EEG features and simultaneously the ℓ1-norm is used to explore the label-specific EEG features. Besides, a graph regularization term is introduced to enforce the data local invariance property, i.e., similar EEG samples are encouraged to have the same emotional state. Results obtained from the SEED-IV and SEED-V emotional data sets experimentally demonstrate that JCSFE not only achieves superior emotion recognition performance in comparison with the state-of-the-art models but also provides us with a quantitative method to identify the label-common and label-specific EEG features in emotion recognition.