A systematic literature review of emotion recognition using EEG signals

概化理论 计算机科学 卷积神经网络 预处理器 人工智能 特征提取 特征选择 脑电图 机器学习 域适应 情绪分类 情感计算 模式识别(心理学) 分类器(UML) 心理学 发展心理学 精神科
作者
Dwi Wahyu Prabowo,Hanung Adi Nugroho,Noor Akhmad Setiawan,Johan Debayle
出处
期刊:Cognitive Systems Research [Elsevier BV]
卷期号:82: 101152-101152 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.cogsys.2023.101152
摘要

In this study, we conducted a systematic literature review of 107 primary studies conducted between 2017 and 2023 to discern trends in datasets, classifiers, and contributions to human emotion recognition using EEG signals. We identified DEAP (43%), SEED (29%), DREAMER (8%), and SEED-IV (5%) as the most commonly used EEG signal datasets. Deep learning techniques, especially transformer neural architecture search (TNAS), global-to-local feature aggregation network (GLFANet), attention-based convolutional transformer neural network (ACTNN) and efficient CNN-contrastive learning (ECNN-C), demonstrate superior performance across different datasets. Our comparative analysis of the validation scenarios revealed that subject-dependent validations outperformed subject-independent validations, highlighting the challenge of individual differences. This finding underscores the need for future research to address these individual differences in emotion recognition and enhance the generalizability of the models. The research contributions spanned seven categories: data augmentation, domain adaptation, channel selection, preprocessing, feature selection, classifiers, and feature extraction, with a major emphasis on feature extraction and classification (34%). This trend suggests a growing recognition of the importance of these contributions in the development of effective emotion-recognition systems. Our study contributes to the field by providing a comprehensive overview of recent trends, illuminating the performance of various classifiers, and highlighting key areas for future research on EEG-based emotion recognition. This work has significant implications for various applications, including mental health, human–computer interaction, and affective brain–computer interfaces.
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
1秒前
迦佭完成签到,获得积分10
1秒前
am发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
健忘傲柏完成签到,获得积分10
2秒前
wjx发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
你说的完成签到 ,获得积分10
3秒前
乌拉挂机完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
蘑菇丰收完成签到,获得积分20
3秒前
bela完成签到,获得积分10
3秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得20
4秒前
Bryan应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
乌拉挂机发布了新的文献求助10
5秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得20
5秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
大个应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
mc应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
研友_VZG7GZ应助果仁鼠大王采纳,获得10
5秒前
zhudao完成签到,获得积分10
7秒前
旷野发布了新的文献求助20
7秒前
蘑菇丰收发布了新的文献求助10
7秒前
无情豌豆发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
hao发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
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 3974943
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519467
关于积分的说明 11198482
捐赠科研通 3255728
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797904
邀请新用户注册赠送积分活动 877261
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806224