Seminar第1828期 多模态情绪识别及跨被试迁移学习

创建时间:  2019/05/15  谭福平   浏览次数:   返回

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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