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Graph-Embedded Convolutional Neural Network for Image-Based EEG Emotion Recognition

计算机科学 判别式 卷积神经网络 人工智能 模式识别(心理学) 脑电图 图形 语音识别 理论计算机科学 心理学 精神科
作者
Tengfei Song,Wenming Zheng,Suyuan Liu,Yuan Zong,Zhen Cui,Yang Li
出处
期刊:IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:10 (3): 1399-1413 被引量:87
标识
DOI:10.1109/tetc.2021.3087174
摘要

Emotion recognition from electroencephalograph (EEG) signals has long been essential for affective computing. In this article, we evaluate EEG emotion recognition by converting EEG signals from multiple channels into images such that richer spatial information can be considered and the question of EEG-based emotion recognition can be converted into image recognition. To this end, we propose a novel method to generate continuous images from discrete EEG signals by introducing offset variables following a Gaussian distribution for each EEG channel to alleviate the biased electrode coordinates during image generation. In addition, a novel graph-embedded convolutional neural network (GECNN) method is proposed to combine the local convolutional neural network (CNN) features with global functional features to provide complementary emotion information. In GECNN, the attention mechanism is applied to extract more discriminative local features. Simultaneously, dynamical graph filtering explores the intrinsic relationships between different EEG regions. The local and global functional features are finally fused for emotion recognition. Extensive experiments in subject-dependent and subject-independent protocols are conducted to evaluate the performance of the proposed GECNN model on four datasets, i.e., SEED, SDEA, DREAMER, and MPED.
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