ASTDF-Net: Attention-Based Spatial-Temporal Dual-Stream Fusion Network for EEG-Based Emotion Recognition

判别式 计算机科学 脑电图 人工智能 模式识别(心理学) 互补性(分子生物学) 子空间拓扑 支持向量机 语音识别 机器学习 心理学 遗传学 生物 精神科
作者
Peiliang Gong,Ziyu Jia,Pengpai Wang,Yueying Zhou,Daoqiang Zhang
标识
DOI:10.1145/3581783.3612208
摘要

Emotion recognition based on electroencephalography (EEG) has attracted significant attention and achieved considerable advances in the fields of affective computing and human-computer interaction. However, most existing studies ignore the coupling and complementarity of complex spatiotemporal patterns in EEG signals. Moreover, how to exploit and fuse crucial discriminative aspects in high redundancy and low signal-to-noise ratio EEG signals remains a great challenge for emotion recognition. In this paper, we propose a novel attention-based spatial-temporal dual-stream fusion network, named ASTDF-Net, for EEG-based emotion recognition. Specifically, ASTDF-Net comprises three main stages: first, the collaborative embedding module is designed to learn a joint latent subspace to capture the coupling of complicated spatiotemporal information in EEG signals. Second, stacked parallel spatial and temporal attention streams are employed to extract the most essential discriminative features and filter out redundant task-irrelevant factors. Finally, the hybrid attention-based feature fusion module is proposed to integrate significant features discovered from the dual-stream structure to take full advantage of the complementarity of the diverse characteristics. Extensive experiments on two publicly available emotion recognition datasets indicate that our proposed approach consistently outperforms state-of-the-art methods.
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
NexusExplorer应助HOPE采纳,获得10
刚刚
1秒前
东晓发布了新的文献求助10
2秒前
Boren完成签到,获得积分10
2秒前
hanleiharry1发布了新的文献求助10
2秒前
天峰完成签到,获得积分10
2秒前
李健应助风趣的爆米花采纳,获得10
3秒前
FashionBoy应助无名采纳,获得10
4秒前
超级的丸子完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
隐形曼青应助murry123采纳,获得10
7秒前
ANG完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
李嘉欣发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
lascqy完成签到 ,获得积分10
10秒前
wbh发布了新的文献求助10
11秒前
JamesPei应助咚咚咚采纳,获得30
12秒前
小熊熊完成签到,获得积分10
13秒前
Tessa完成签到,获得积分10
13秒前
王心耳完成签到,获得积分10
14秒前
扁舟灬完成签到,获得积分10
14秒前
周婷发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
puff关注了科研通微信公众号
15秒前
15秒前
17秒前
稳重岩完成签到 ,获得积分10
19秒前
loski发布了新的文献求助10
20秒前
步一发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
21秒前
hanleiharry1发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
murry123发布了新的文献求助10
22秒前
痴情的寒云完成签到 ,获得积分10
22秒前
CAOHOU应助张wx_100采纳,获得10
23秒前
24秒前
ppg123应助NightGlow采纳,获得10
25秒前
25秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 3989390
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531487
关于积分的说明 11254109
捐赠科研通 3270153
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804887
邀请新用户注册赠送积分活动 882087
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809174