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Coupled Projection Transfer Metric Learning for Cross-Session Emotion Recognition from EEG

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作者
Fangyao Shen,Yong Peng,Guojun Dai,Bao-Liang Lu,Wanzeng Kong
出处
期刊:Systems [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:10 (2): 47-47 被引量:9
标识
DOI:10.3390/systems10020047
摘要

Distribution discrepancies between different sessions greatly degenerate the performance of video-evoked electroencephalogram (EEG) emotion recognition. There are discrepancies since the EEG signal is weak and non-stationary and these discrepancies are manifested in different trails in each session and even in some trails which belong to the same emotion. To this end, we propose a Coupled Projection Transfer Metric Learning (CPTML) model to jointly complete domain alignment and graph-based metric learning, which is a unified framework to simultaneously minimize cross-session and cross-trial divergences. By experimenting on the SEED_IV emotional dataset, we show that (1) CPTML exhibits a significantly better performance than several other approaches; (2) the cross-session distribution discrepancies are minimized and emotion metric graph across different trials are optimized in the CPTML-induced subspace, indicating the effectiveness of data alignment and metric exploration; and (3) critical EEG frequency bands and channels for emotion recognition are automatically identified from the learned projection matrices, providing more insights into the occurrence of the effect.
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