基于脑功能连接网络和CNN识别情绪的研究

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。