自适应源联合域适应算法

跨主体准确率提升

该算法通过无监督源域选择与域及子域联合适应，有效减少负迁移，在多个数据集上实现领先的跨主体情绪识别性能。

Ke, Liu · Xin, Luo · Wenrui, Zhu · Yu, Zhuliang · 于洪 · 肖斌 · 魏武

IEEE Transactions on Affective Computing 2024

参数信息

跨主体准确率

96.81 %

技术优势

源域选得准

通过评估源域与目标域之间的 Jensen-Shannon 散度，自动筛选出最相关的源域子集，避免无关源域造成负迁移。

域与子域都对齐

在域和类别子域两个层面进行联合适应，捕捉跨主体的类别级分布变化，进一步提升识别精度。

精度超过现有方法

在三个公开数据集上均取得最高的跨主体准确率，显著推进了脑电情绪识别的技术水平。

应用场景

• 情感脑机接口：提升跨主体情绪分类可靠性，直接用于情绪脑机接口系统。
• 心理健康监测：提高情绪状态跨主体识别的准确率，用于心理健康监测中的情绪评估。
• 可穿戴情感计算：使可穿戴设备能更准确识别使用者情绪，无需个体校准。
• 人机交互系统：通过可靠的情绪识别改善人机交互体验，适应不同用户。