다중 생체 신호 융합 기반 감정인식을 위한 준지도 그래프 컨볼루션 신경망
구두
연구 내용
EEG와 안구 특징별 유사도 그래프를 구성하고 모달 내부 및 모달 간 유사도를 계층적으로 융합하는 F-MSGCN을 제안했다. 융합 그래프에서 소량 레이블로 GCN 분류기를 학습했다.
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결과
SEED-IV 15명, 4개 감정의 피험자별 transductive 평가. 클래스당 레이블 120개에서 정확도 99.71 ± 0.31%, 비교 모델 EGFG는 77.18 ± 8.78%.
| 모델 | 정확도 |
|---|---|
| EGFG | 77.18 ± 8.78 |
| F-MSGCN | 99.71 ± 0.31 |