脑电情绪识别模型的发展趋势.docx
脑电情绪识别模型的发展趋势
目录
脑电情绪识别模型的发展趋势（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、脑电情绪识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
脑电情绪识别的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
脑电情绪识别的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
三、脑电情绪识别模型的发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
数据采集与处理技术的进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
机器学习算法在脑电情绪识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
深度学习在脑电情绪识别中的研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
四、脑电情绪识别模型的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
多模态融合研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
（1）结合生理信号的脑电情绪识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
（2）引入计算机视觉技术的脑电情绪识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
（3）多模态情感数据的融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
迁移学习在脑电情绪识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
（1）迁移学习的原理及优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
（2）迁移学习在脑电情绪识别中的实践案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
脑电情绪识别的实时性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
（1）实时系统的需求与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
（2）提高脑电情绪识别实时性的技术途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
脑电情绪识别的个性化定制研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
（1）个性化定制的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
（2）基于个体差异的脑电情绪识别模型研究现状与发展趋势．．．．．22
五、应用前景展望及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
脑电情绪识别技术的应用前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
当前面临的挑战与解决方案探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
脑电情绪识别模型的发展趋势（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
二、脑电情绪识别技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.1脑电信号的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.2情绪状态的脑电特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3常用脑电采集技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
三、脑电情绪识别模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.1模型分类与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.2主要算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.3数据集与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
四、发展趋势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.1技术进步方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37