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J-GLOBAL ID：202202226859588062   整理番号：22A0570357

EEGベースクロスドメイン感情認識のための敵対的識別時間畳込みネットワーク【JST・京大機械翻訳】

An adversarial discriminative temporal convolutional network for EEG-based cross-domain emotion recognition

著者 (4件)： He Zhipeng (School of Software, South China Normal University, Guangzhou, 510631, China) ,  Zhong Yongshi (School of Software, South China Normal University, Guangzhou, 510631, China) ,  Pan Jiahui (School of Software, South China Normal University, Guangzhou, 510631, China) ,  Pan Jiahui (Pazhou Lab, Guangzhou, 510330, China)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 141  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドメイン適応(DA)は,ソースドメインとターゲットドメインからのデータが異なる基礎となる分布を持つ問題に取り組む。EEG信号に基づく交差ドメイン(交差被験者または交差データセット)感情認識において,伝統的分類方法はドメイン適応能力に欠けて,低い性能を有した。この問題に取り組むために,本研究では,異なるドメインにおける特徴グラフの表現の不変性を保証でき,異なるドメイン間の差を埋めることができる,敵対的識別-時間畳込みネットワーク(AD-TCN)と呼ばれる新しいドメイン適応戦略を提案した。特定の時間属性を有するEEGデータのために,時間モデルTCNを特徴符号器として使用した。交差被験者実験では,著者らのAD-TCN法は,DREAMERとDEAPデータセットの両方で,原子価と覚醒次元の最も高い精度を達成した。交差データセット実験において,8つのタスクグループの2つは,62.65%と62.36%の精度を示した。同じプロトコルにおける最先端の性能と比較して,実験結果は,著者らの方法がEEGベースの交差ドメイン感情認識を実現するための有効な拡張であることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  データ ,  *ネットワーク ,  特性 ,  精度 ,  適応 ,  *範囲 ,  原子価 ,  符号器 ,  モデル ,  覚醒 ,  不変性
準シソーラス用語： 被験者 ,  被験者実験 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ドメイン適応(DA) ,  EEG ,  感情認識 ,  敵対的識別 ,  時間的畳込みネットワーク(TCN)

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： EEG ,  感情認識 ,  敵対 ,  識別 ,  畳込み