轻量残差胶囊网络

参数降84.5%

一种轻量级深度模型，用更少的参数从脑电信号中提取深层情感特征，同时利用胶囊结构表征特征空间关系，在小样本条件下达到领先识别性能。

范存航 · Wang, Jinqin · Wei, Huang · Xiaoke, Yang · Guangxiong, Pei · 李太豪 · 吕钊

Advanced Engineering Informatics 2024

参数信息

参数减少率

84.5 %

技术优势

参数少 84.5%

用低参数 Light-ResNet 自动从原始 EEG 提取深层情感特征，降低了对大量训练数据的依赖。

能抓空间关系

胶囊分类器识别局部与全局特征在空间域的位置关系，弥补浅层 CNN 的不足。

小样本可用

在 EEG 样本量少、标注难的现实条件下，仍能提取出足够有区分性的特征。

两种实验设定都领先

在受试者依赖和受试者独立两种设定下都优于当前最好方法，通用性更强。

应用场景

• 情感脑机接口：用更轻量的模型从 EEG 中识别情感状态，便于部署在资源受限的脑机接口设备上。
• 可穿戴情感监测：参数少、计算量低的模型适合在可穿戴设备上实时监测佩戴者的情绪变化。
• 精神健康评估：通过 EEG 情感识别辅助筛查抑郁、焦虑等情绪障碍，提供客观评估信号。