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    基于對抗域泛化的跨被試情緒識別與疲勞檢測

    馬博群  
    【摘要】:由于不同被試的生理信號之間存在著個體差異性,腦機接口系統在推向大范圍現實應用時受到了嚴重的阻礙。在使用傳統的機器學習方法進行跨被試的情緒與疲勞檢測時,個體差異性造成的數據分布差異使得模型的精度大幅下降。另一方面,現有的一些方法主要關注遷移學習中的域適應方法,訓練個性化模型對新用戶進行檢測。然而,個性化模型的訓練和校準仍然需要付出大量的時間和高昂的成本對新用戶進行數據采集,這使得個性化的解決方案效率低下。事實上,在很多現實場景中,跨被試腦機接口模型需要在沒有任何新用戶信息,即在去個性化的條件下達到較好的泛化能力。在本論文中,我們提出將遷移學習中域泛化的思路引入跨被試腦機接口研究,降低個體差異性對模型造成的影響。在過去的眾多研究工作中,基于對抗網絡架構的域對抗神經網絡(Domain Adversarial Neural Network,DANN)在域適應問題中獲得了較好的效果。因此在本論文的跨被試腦機接口研究中,我們將DANN推廣到域泛化的問題設定下,對其進一步改進并提出了域殘差網絡結構。我們在兩個公開數據集SEED和SEED-VIG上對提出的方法進行了實驗驗證。其中SEED為包含15名被試腦電數據的三類情緒分類數據集,SEED-VIG為包含23名被試前額腦電和眼電數據的疲勞駕駛回歸數據集。實驗結果表明,在面對一名未知被試進行預測時,不使用任何目標被試數據的對抗域泛化模型可以達到使用目標被試無標簽數據進行訓練得到的域適應模型相近的精度,且有著更好的穩定性。在面對多名未知被試直接進行預測時,域泛化模型仍然十分有效。本論文的研究結果為在現實應用場景中開發跨被試腦機接口系統提供了可行的技術方案。


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