跨用户场景下基于注意力机制的对抗域适应的脑电情绪识别方法

摘要

本发明公开了一种跨用户场景下基于注意力机制的对抗域适应的脑电情绪识别方法，属于脑电情绪识别技术领域。本发明包括：首先进行数据集的收集和划分，用带有常规卷积神经网络的图卷积神经网络提取特征表示，构建一个广阔的特征空间。然后将特征空间划分为若干个区域，每个区域对应一个域判别器。训练过后，域判别器难以判别的区域，相对来说具有更好的迁移能力。通过赋予这些区域更大的权重，训练集中在多个具有更好的迁移能力的区域的对齐上。以提取到区别能力和迁移能力的情绪相关和领域不变的特征，从而提高迁移能力，获得更好的情绪识别性能。本发明方法大幅度提升了情绪识别模型的效果，具有更好的可实用性。