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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Huimei Ou (검색결과 1 건)
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      • A Novel Contrastive Learning Method for Cross-subject EEG-based Emotion Recognition

        Dengbing Huang,Huimei Ou 한국차세대컴퓨팅학회 2023 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2023 No.12

        EEG signals have been widely used in emotion recognition in recent years. However, a great challenge still exists for the practical applications of cross-subject emotion recognition. Inspired by recent neuroscience studies and the advantage of the DE feature applied in EEG emotion recognition, we proposed a combined DE feature and contrastive learning method to tackle the cross-subject emotion recognition problem. The proposed model can minimize the inter-subject differences by maximizing the similarity in EEG signal representations across subjects when they receive the same emotional stimuli in contrast to different ones and gain a better encoding. Finally, we conducted extensive experiments on SEED and SEED-IV. The cross-subject emotion recognition accuracy is 84.72 on the SEED and 69.24 on the SEED-IV. It experimentally verified the effectiveness of the model.

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