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.
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