English(EN) Beyond Modeling Order: Dual-Path Spatiotemporal Representation Learning for Cross-Subject EEG Emotion Recognition

新的DP-STCL框架增强了跨主体脑电图情感识别能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

研究人员开发了一种新颖的双路径时空对比学习（DP-STCL）框架，以提高基于脑电图（EEG）的情感识别在不同主体间的准确性。该方法利用两个不同的编码器，一个从时间到空间，另一个从空间到时间，从不同角度对脑电图数据进行建模。通过建立跨主体关联并约束表示变化，DP-STCL旨在创建稳定且具有辨别力的情感表示。该框架还包含一种基于LoRA的少样本适应策略，以处理有限的标记数据，并在多个数据集上显示出优于现有方法的性能。 AI

影响这项研究通过解决神经数据中的受试间变异性，有可能带来更准确和个性化的情感识别系统。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zehui Xiao, Yi Zheng, Guixing Fu, Wenkai Lu, Lingfei He, Tao Tan, Yue Liu, Silun Wang, Junhai Xu, Mengting Liu · 2026-10-28 04:00

超越建模顺序：用于跨主体脑电图情绪识别的双路径时空表示学习

arXiv:2610.35540v1 Announce Type: new Abstract: Cross-subject generalization remains a major challenge for EEG-based emotion recognition due to pronounced inter-subject variability in neural activity and emotion-related spatiotemporal patterns. Existing methods mainly alleviate i…

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