Calibration free meta learning based approach for subject independent EEG emotion recognition

计算机科学 脑电图 脑-机接口 价(化学) 唤醒 人工智能 校准 语音识别 模式识别(心理学) 机器学习 心理学 统计 数学 神经科学 精神科 物理 量子力学
作者
Swapnil Bhosale,Rupayan Chakraborty,Sunil Kumar Kopparapu
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:72: 103289-103289 被引量:35
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2021.103289
摘要

Brain Computer Interfaces (BCI) detect changes in the electrical activity of brain which could be applied in use-cases like environmental control, neuro-rehabilitation etc. Prior to the actual usage, the subject has to undergo a lengthy calibration phase and hence prohibits an optimal plug-and-play experience. To quantify the minimum number of samples required for calibration, we propose a few-shot adaptation to the task of recognizing emotion from Electroencephalography (EEG) signals, without requiring any fine-tuning of the pre-trained classification models for every user. Our experiments illustrate the usefulness of various sampling strategies based on the presence or absence of subject dependent and subject independent reference samples during training. In comparison with the existing state-of-the-art model, which is trained in a supervised manner, our approach with only 20 reference samples from subjects under consideration (unseen during training) shows an absolute improvement of 8.56% and 7.53% in accuracy on emotion classification in valence and arousal space, respectively, without any re-training using the samples from the unseen subjects. Moreover, when tested in a zero calibration setup (when reference samples are taken from subjects other than the subject under consideration), our system improves the accuracy over the supervised model by 2.02% and 0.61% for emotion classification in valence and arousal space, respectively.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
wp4455777完成签到,获得积分10
1秒前
十一完成签到,获得积分10
1秒前
ru完成签到 ,获得积分10
3秒前
慧木完成签到 ,获得积分10
3秒前
WW完成签到 ,获得积分10
4秒前
小高同学完成签到,获得积分10
5秒前
轻轻1完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
大橙子发布了新的文献求助10
13秒前
iuhgnor完成签到,获得积分10
16秒前
可夫司机完成签到 ,获得积分10
19秒前
yang完成签到,获得积分10
21秒前
一1完成签到 ,获得积分10
23秒前
jiaolulu完成签到,获得积分10
23秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
爆米花应助LiZhao采纳,获得10
25秒前
轻轻完成签到,获得积分10
28秒前
Orange应助jiaolulu采纳,获得10
28秒前
xcxc完成签到,获得积分10
30秒前
water应助科研通管家采纳,获得50
30秒前
30秒前
默存完成签到,获得积分10
33秒前
风中的金鱼完成签到 ,获得积分10
35秒前
橙汁完成签到,获得积分10
36秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
39秒前
cora完成签到 ,获得积分10
45秒前
徐伟康完成签到 ,获得积分10
45秒前
Minicoper完成签到,获得积分10
56秒前
科研通AI5应助普鲁卡因采纳,获得10
56秒前
111完成签到 ,获得积分10
56秒前
奥特曼完成签到 ,获得积分10
56秒前
苏苏完成签到,获得积分10
57秒前
大橙子完成签到,获得积分10
57秒前
kelite完成签到 ,获得积分10
58秒前
火星上的雨柏完成签到 ,获得积分10
59秒前
JY完成签到,获得积分10
1分钟前
知行合一完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
笑林完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022