报告主题：多模态情绪识别及跨被试迁移学习
报告人：何晖光 教授 （中国科学院自动化研究所）
报告时间：2019年5月16日（周四） 9：00
报告地点：校本部计算机楼402
邀请人：应时辉
报告摘要： 情绪识别有助于构建更加友好的人机交互系统，并在安防领域及多种精神疾病的诊断、治疗和康复中扮演重要角色。与基于表情、动作和语言的传统方法相比，基于脑电的情绪识别更加稳定和可靠。由于不同的被试者脑电数据差异大，只能针对每个被试者分别训练模型，进行情绪识别。然而，对于每个新的被试者，训练其模型都需要在预实验中采集足够的带标签数据，费时费力。我们从机器学习的角度出发，解决EEG情绪识别模型的跨被试问题，即在新被试缺乏带标签样本的情况下，给出了半监督式和无监督式迁移学习策略。该工作已发表在IEEE Transactions on Cybernetics和ACM MM上。
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