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  • 但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 Keras系列:keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能(一) keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG...

    人脸识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。

    Keras系列:

    1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能(一)
    2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读(二)
    3、keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调(三)
    4、keras系列︱人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四)
    5、keras系列︱迁移学习:利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完整案例(五)


    本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为:

    • 1、加载pre-model网络与权重;
    • 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测;
    • 3、抠出人脸的图并灰化;
    • 4、表情分类器检测

    .


    一、表情数据集

    主要来源于kaggle比赛,下载地址
    有七种表情类别: (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral).
    数据是48x48 灰度图,格式比较奇葩。
    第一列是情绪分类,第二列是图像的numpy,第三列是train or test。
    这里写图片描述
    .


    二、opencv的人脸识别

    参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》
    理论略过,直接来看重点:
    (1)加载人脸检测器,haarcascade_frontalface_default.xml;
    (2)图片加载并灰化,cvtColor,可参考: opencv︱图像的色彩空間cvtColor(HSV、HSL、HSB 、BGR)
    (2)人脸探测,detectMultiScale.

    # (1)加载人脸检测器
    cascPath = '/.../haarcascade_frontalface_default.xml'
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    
    # (2)图片加载并灰化
    jpg_file = '/home/ubuntu/keras/image/8c80abb4gw1f3b5hxd3aaj20jg0cx411.jpg'
    img_gray = cv2.imread(jpg_file)
    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 人脸探测
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
            img_gray,
            scaleFactor=1.1,
            minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测
            minSize=(30, 30),
            flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
        )

    其中minNeighbors设置小一些,容易检测出来。这个检测器还是有点粗糙。
    .


    三、表情分类与识别

    本节源自github的mememoji
    网络结构:
    这里写图片描述

    这里写图片描述

    opencv中的人脸检测的pre-model文件(haarcascade_frontalface_default.xml)和表情识别pre-model文件(model.h5)都在作者的github下载。

    是利用Keras实现的。直接来看完整的代码:

    import cv2
    import sys
    import json
    import time
    import numpy as np
    from keras.models import model_from_json
    
    
    emotion_labels = ['angry', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']
    
    # load json and create model arch
    json_file = open('/.../model.json','r')
    loaded_model_json = json_file.read()
    json_file.close()
    model = model_from_json(loaded_model_json)
    
    # load weights into new model
    model.load_weights('/.../model.h5')
    
    def predict_emotion(face_image_gray): # a single cropped face
        resized_img = cv2.resize(face_image_gray, (48,48), interpolation = cv2.INTER_AREA)
        # cv2.imwrite(str(index)+'.png', resized_img)
        image = resized_img.reshape(1, 1, 48, 48)
        list_of_list = model.predict(image, batch_size=1, verbose=1)
        angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = [prob for lst in list_of_list for prob in lst]
        return [angry, fear, happy, sad, surprise, neutral]
    
    
    # -------------------直接预测-----------------------
    img_gray = cv2.imread('/.../real-time_emotion_analyzer-master/meme_faces/angry-angry.png')
    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(img_gray)
    
    
    # -------------------人脸预测-----------------------
    # 加载检测器
    cascPath = '/.../real-time_emotion_analyzer-master/haarcascade_frontalface_default.xml'
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    
    # 图像灰化
    jpg_file = '/.../001.jpg'
    img_gray = cv2.imread(jpg_file)
    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 人脸检测
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
            img_gray,
            scaleFactor=1.1,
            minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测
            minSize=(30, 30),
            flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
        )
    
    # 表情画框
    for (x, y, w, h) in faces:
        face_image_gray = img_gray[y:y+h, x:x+w]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(face_image_gray)
    展开全文
  • 本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为...3、抠出人脸的并灰化; 4、表情分类器检测 . 一、表情数据集 主要来源于kaggle比赛,下载地址。 有七种表情类别: (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5...

    本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为:

    • 1、加载pre-model网络与权重;
    • 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测;
    • 3、抠出人脸的图并灰化;
    • 4、表情分类器检测

    .


    一、表情数据集

    主要来源于kaggle比赛,下载地址。 
    有七种表情类别: (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral). 
    数据是48x48 灰度图,格式比较奇葩。 
    第一列是情绪分类,第二列是图像的numpy,第三列是train or test。 
    这里写图片描述
    .


    二、opencv的人脸识别

    参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 
    理论略过,直接来看重点: 
    (1)加载人脸检测器,haarcascade_frontalface_default.xml; 
    (2)图片加载并灰化,cvtColor,可参考: opencv︱图像的色彩空間cvtColor(HSV、HSL、HSB 、BGR) 
    (2)人脸探测,detectMultiScale.

    # (1)加载人脸检测器
    cascPath = '/.../haarcascade_frontalface_default.xml'
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    
    # (2)图片加载并灰化
    jpg_file = '/home/ubuntu/keras/image/8c80abb4gw1f3b5hxd3aaj20jg0cx411.jpg'
    img_gray = cv2.imread(jpg_file)
    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 人脸探测
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
            img_gray,
            scaleFactor=1.1,
            minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测
            minSize=(30, 30),
            flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
        )
    
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    其中minNeighbors设置小一些,容易检测出来。这个检测器还是有点粗糙。 
    .


    三、表情分类与识别

    本节源自github的mememoji。 
    网络结构: 
    这里写图片描述

    这里写图片描述

    opencv中的人脸检测的pre-model文件(haarcascade_frontalface_default.xml)和表情识别pre-model文件(model.h5)都在作者的github下载。

    是利用Keras实现的。直接来看完整的代码:

    import cv2
    import sys
    import json
    import time
    import numpy as np
    from keras.models import model_from_json
    
    
    emotion_labels = ['angry', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']
    
    # load json and create model arch
    json_file = open('/.../model.json','r')
    loaded_model_json = json_file.read()
    json_file.close()
    model = model_from_json(loaded_model_json)
    
    # load weights into new model
    model.load_weights('/.../model.h5')
    
    def predict_emotion(face_image_gray): # a single cropped face
        resized_img = cv2.resize(face_image_gray, (48,48), interpolation = cv2.INTER_AREA)
        # cv2.imwrite(str(index)+'.png', resized_img)
        image = resized_img.reshape(1, 1, 48, 48)
        list_of_list = model.predict(image, batch_size=1, verbose=1)
        angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = [prob for lst in list_of_list for prob in lst]
        return [angry, fear, happy, sad, surprise, neutral]
    
    
    # -------------------直接预测-----------------------
    img_gray = cv2.imread('/.../real-time_emotion_analyzer-master/meme_faces/angry-angry.png')
    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(img_gray)
    
    
    # -------------------人脸预测-----------------------
    # 加载检测器
    cascPath = '/.../real-time_emotion_analyzer-master/haarcascade_frontalface_default.xml'
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    
    # 图像灰化
    jpg_file = '/.../001.jpg'
    img_gray = cv2.imread(jpg_file)
    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 人脸检测
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
            img_gray,
            scaleFactor=1.1,
            minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测
            minSize=(30, 30),
            flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
        )
    
    # 表情画框
    for (x, y, w, h) in faces:
        face_image_gray = img_gray[y:y+h, x:x+w]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(face_image_gray)
    
    
    
    from:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715
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  • 向AI转型的程序员都关注了这个号???大数据挖掘DT数据分析 公众号: datadw脸识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情...3、抠出人脸的并灰化;4、表情分类器检测一、表情数据集主要来源于kaggle
        

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     向AI转型的程序员都关注了这个号???


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    脸识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。



    本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为:

    • 1、加载pre-model网络与权重;

    • 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测;

    • 3、抠出人脸的图并灰化;

    • 4、表情分类器检测


    一、表情数据集

    主要来源于kaggle比赛,下载地址。 

    在公众号 datadw 里 回复 keras   即可获取。

    有七种表情类别: (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral). 
    数据是48x48 灰度图,格式比较奇葩。 


    第一列是情绪分类,第二列是图像的numpy,第三列是train or test。 
    0?wx_fmt=jpeg


    二、opencv的人脸识别

    参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 

    http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69831495

    理论略过,直接来看重点: 
    (1)加载人脸检测器,haarcascade_frontalface_default.xml; 
    (2)图片加载并灰化,cvtColor,可参考: opencv︱图像的色彩空間cvtColor(HSV、HSL、HSB 、BGR) 

    http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70860910

    (2)人脸探测,detectMultiScale.


    # (1)加载人脸检测器

    cascPath = '/.../haarcascade_frontalface_default.xml'

    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)


    # (2)图片加载并灰化

    jpg_file = '/home/ubuntu/keras/image/8c80abb4gw1f3b5hxd3aaj20jg0cx411.jpg'

    img_gray = cv2.imread(jpg_file)

    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


    # 人脸探测

    faces = faceCascade.detectMultiScale(

            img_gray,

            scaleFactor=1.1,

            minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测

            minSize=(30, 30),

            flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE

        )


    其中minNeighbors设置小一些,容易检测出来。这个检测器还是有点粗糙。





    三、表情分类与识别

    本节源自github的mememoji。 

    https://github.com/JostineHo/mememoji

    网络结构: 
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    opencv中的人脸检测的pre-model文件(haarcascade_frontalface_default.xml)和表情识别pre-model文件(model.h5)都在作者的github下载。

    作者的github地址

    在公众号 datadw 里 回复 keras   即可获取。

    是利用Keras实现的。直接来看完整的代码:


    import cv2

    import sys

    import json

    import time

    import numpy as np

    from keras.models import model_from_json



    emotion_labels = ['angry', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']


    # load json and create model arch

    json_file = open('/.../model.json','r')

    loaded_model_json = json_file.read()

    json_file.close()

    model = model_from_json(loaded_model_json)


    # load weights into new model

    model.load_weights('/.../model.h5')


    def predict_emotion(face_image_gray): # a single cropped face

        resized_img = cv2.resize(face_image_gray, (48,48), interpolation = cv2.INTER_AREA)

        # cv2.imwrite(str(index)+'.png', resized_img)

        image = resized_img.reshape(1, 1, 48, 48)

        list_of_list = model.predict(image, batch_size=1, verbose=1)

        angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = [prob for lst in list_of_list for prob in lst]

        return [angry, fear, happy, sad, surprise, neutral]



    # -------------------直接预测-----------------------

    img_gray = cv2.imread('/.../real-time_emotion_analyzer-master/meme_faces/angry-angry.png')

    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(img_gray)



    # -------------------人脸预测-----------------------

    # 加载检测器

    cascPath = '/.../real-time_emotion_analyzer-master/haarcascade_frontalface_default.xml'

    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)


    # 图像灰化

    jpg_file = '/.../001.jpg'

    img_gray = cv2.imread(jpg_file)

    img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


    # 人脸检测

    faces = faceCascade.detectMultiScale(

            img_gray,

            scaleFactor=1.1,

            minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测

            minSize=(30, 30),

            flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE

        )


    # 表情画框

    for (x, y, w, h) in faces:

        face_image_gray = img_gray[y:y+h, x:x+w]

        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(face_image_gray)


    via : http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715



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  • 如果有,它将根据六种可能的情绪进行分类:悲伤,愤怒,惊奇,幸福,厌恶,恐惧。 Microsoft Cognitive Services已被利用来从训练和测试集图像中提取标签,并使用一揽子单词模型(我们采用术语频率)创建矢量空间,...
  • 基于正则化神经网络的脑电情绪识别 一、 引言(Introduction) 论文动机 ​ 现有的基于脑电图的情绪识别方法大多不能很好地解决以下三个方面的问题: 1)脑电图信号的拓扑结构没有被有效地利用来学习更多的有鉴别性...

    基于正则化图神经网络的脑电情绪识别

    在这里插入图片描述

    一、 引言(Introduction)

    论文动机

    ​ 现有的基于脑电图的情绪识别方法大多不能很好地解决以下三个方面的问题: 1)脑电图信号的拓扑结构没有被有效地利用来学习更多的有鉴别性的脑电图特征然而,大多数方法需要在头皮上对脑电图通道进行2D表示,这可能会在flatten过程中造成信息丢失,因为通道实际上是在3D空间中排列的; 2)不同受试者的脑电图信号差异较大,不利于训练分类器的泛化; 3)参与者在观看引发情绪的刺激时,可能并不总是产生与刺激一致的预期情绪。目前研究中,在基于脑电图的情绪识别方面,还没有人试图解决噪音标签的问题。作者提出了一个正则化的图神经网络(RGNN)来解决上述三个问题。

    论文工作

    ​ 脑电信号中的每个通道看作是图形中的一个节点。RGNN模型扩展了简单图卷积网络(SGC),利用了脑电图信号的拓扑结构,即根据脑网络组织的经济性,作者提出了一个符合生物原理的稀疏邻接矩阵来捕捉局部和全局的通道间关系。局部通道间关系连接附近的神经元群,可以显示解剖学上的连通性。整体的通道间关系连接左右脑半球之间的神经元群,可以揭示与情绪相关的功能连接。此外,作者提出一个节点域对抗训练(NodeDAT)来正则化图模型,以更好地解决跨被试分类场景,并且还提出了一种基于情绪感知的分布学习(EmotionDL)方法来解决数据集中的噪声标签问题。

    二、RGNN知识基础

    ###简单图卷积网络(Simple Graph Convolution Network ,SGC)
    ​ 给定图G=(V,E)\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})V\mathcal{V}表示节点集,E\mathcal{E}表示边集。XRn×d\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{n \times d}表示特征矩阵,nn表示节点的数目,dd 输入特征的维度。 E\mathcal{E}可以用加权邻接矩阵 ARn×n\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{n \times n}表示。 一般情况下,GNNs对输入 $\mathbf{X} $学习一个特征变换函数,生成输出 ZRn×d\mathbf{Z} \in \mathbb{R}^{n \times d},dd表示输出的维度。特征转换可以写成: Hl+1=f(Hl,A)\mathbf{H}^{l+1}=f\left(\mathbf{H}^{l}, \mathbf{A}\right),这里 l=0,1,,L1,Ll=0,1, \ldots, L-1, LH0=X,HL=Z\mathbf{H}^{0}=\mathbf{X}, \mathbf{H}^{L}=\mathbf{Z}

    ​ GCN(graph convolution network)的方法如公式所示: f(Hl+1)=σ(D12AD12HlWl)f\left(\mathbf{H}^{l+1}\right)=\sigma\left(\mathbf{D}^{-\frac{1}{2}} \mathbf{A} \mathbf{D}^{\frac{1}{2}} \mathbf{H}^{l} \mathbf{W}^{l}\right),其中 D\mathbf{D}表示 A\mathbf{A} 的对角度矩阵,规范化邻接矩阵 D12AD12\mathbf{D}^{-\frac{1}{2}} \mathbf{A} \mathbf{D}^{\frac{1}{2}}可以防止H\mathbf{H}变得过大。SGC方法消除非线性函数 σ()\sigma\left(\right)和将所有层之间的所有线性变换 Wl\mathbf{W}^{l}重新参数化为一个线性变换 W\mathbf{W},如下所示: Z=HL=SHL1WL1==SLXW\mathbf{Z}=\mathbf{H}^{L}=\mathbf{S H}^{L-1} \mathbf{W}^{L-1}=\ldots=\mathbf{S}^{L} \mathbf{X} \mathbf{W},这里S=D12AD12,\mathbf{S}=\mathbf{D}^{-\frac{1}{2}} \mathbf{A D}^{\frac{1}{2}}, W=WL1WL2W0\mathbf{W}=\mathbf{W}^{L-1} \mathbf{W}^{L-2} \ldots \mathbf{W}^{0}。本质上SGC计算拓扑感知的线性变换X^=SLX\hat{\mathbf{X}}=\mathbf{S}^{L} \mathbf{X},最后一个线性变换 Z=X^W\mathbf{Z}=\hat{\mathbf{X}} \mathbf{W}

    **谱图卷积(**Spectral Graph Convolution)

    KaTeX parse error: Undefined control sequence: \cal at position 1: \̲c̲a̲l̲ ̲{G}表示为无向连接图,其拉普拉斯矩阵定义为

    L=DAL = D - A

    LL 是laplacian矩阵,DD是顶点的度矩阵(对角矩阵),对角线上的元素 Dii=jAijD_{i i}=\sum_{j} A_{i j}依次为各个顶点的度, WW是图的邻接矩阵。归一化的定义是 :

    L=InD1/2AD1/2=UΛUTL = {I_n} - {D^{ - 1/2}}A{D^{ - 1/2}} = U\Lambda {U^T}

    其中,拉普拉斯矩阵 LL被傅里叶基 U=[u0,,un1]n×nU = \left[ {{u_0}, \ldots ,{u_{n - 1}}} \right] \in {^{n \times n}}对角化,这里, Λ=diag([λ0,,λn1])n×n\Lambda = {\mathop{\rm diag}\nolimits} \left( {\left[ {{\lambda _0}, \ldots ,{\lambda _{n - 1}}} \right]} \right) \in {^{n \times n}}In{I_n}是单位矩阵。

    ​ 给定空间信号xRn×dx \in \mathbb{R}^{n \times d}它的图傅里叶变换定义为 x^=UTx\hat{x}=U^{T} x,逆变换为 $x=U $ 。在图G{G}上,xxyy两个信号的卷积表示为:

    xGy=U((UTx)(UTy))x{*_{G}}y = U\left( {\left( {{U^T}x} \right) \odot \left( {{U^T}y} \right)} \right)

    其中,$\odot $表示hadamard product。信号 xxgθ(){g_\theta }()滤波输出 yy可以表示为:

    y=gθ(L)x=gθ(UΛUT)x=Ugθ(Λ)UTxy = {g_\theta }(L)x = {g_\theta }\left( {U\Lambda {U^T}} \right)x = U{g_\theta }(\Lambda ){U^T}x

    其中, gθ(Λ){g_\theta }(\Lambda )可以表示为:
    gθ(Λ)=[g(λ0)00g(λN1)] g_{\theta}(\Lambda)=\left[\begin{array}{ccc} g\left(\lambda_{0}\right) & \cdots & 0 \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & \cdots & g\left(\lambda_{N-1}\right) \end{array}\right]
    ​ 采用KK阶切比雪夫多项式(Chebyshev polynomials)来代替卷积核的图傅里叶变换 gθ(Λ){g_\theta }(\Lambda ) 以简化计算复杂度。基于KK阶切比雪夫多项式, 可以gθ(Λ){g_\theta }(\Lambda ) 近似为:

    gθ(Λ)k=0KθkTk(Λ~){g_{{\theta ^\prime }}}(\Lambda ) \approx \sum\limits_{k = 0}^K {\theta _k^\prime {\kern 1pt} } {T_k}(\tilde \Lambda )

    其中,θk{\theta _k^\prime }为切比雪夫多项式系数,Λ~=2Λ/λmaxIN\tilde \Lambda = 2\Lambda /{\lambda _{max}} - {I_N}是标准化的 Λ\Lambda标准化后,其对角线元素取值在[-1,1],λmax\lambda _{max}Λ~\tilde \Lambda中最大的元素,IN{I_N}是N阶单位阵。 Tk(x){T_k}(x)可按以下递推公式计算得到{T0(x)=1,T1(x)=xTk(x)=2xTk1(x)Tk2(x),k2\left\{\begin{array}{l}T_{0}(x)=1, T_{1}(x)=x \\T_{k}(x)=2 x T_{k-1}(x)-T_{k-2}(x), \quad k \geq 2\end{array}\right.

    ​ 则对信号 的图滤波操作可以写为: gθ(Λ)k=0KθkTk(Λ~)g_{\theta^{\prime}}(\Lambda) \approx \sum_{k=0}^{K} \theta_{k}^{\prime} T_{k}(\tilde{\Lambda})一、

    三、**论文方法(**Methods)

    1. 邻接矩阵 (Adjacency Matrix)

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bQvvZ3CG-1609226107138)(/图片2.png)]

    图1 62 EEG通道图(灰色对称通道通过红色虚线全局连接)

    ​ 作者在邻接矩阵中初始化局部通道间关系,如下所示: Aij=exp(dij2δ2)\mathbf{A}_{i j}=\exp \left(-\frac{d_{i j}}{2 \delta^{2}}\right),其中 dij,i,j=1,2,,nd_{i j,} i, j=1,2, \dots, n表示通道i,j{i ,j}间的物理距离, δ\delta代表一个稀疏超参数衰变率可以控制通道之间的联系。

    ​ 图1描述了SEED和SEED-IV的全局连接关系,为了利用差分不对称信息,我们将A\mathbf{A}初始化全局通道间关系到[-1,0]如下: Aij=Aij1\mathbf{A}_{i j}=\mathbf{A}_{i j}-1,邻接矩阵A\mathbf{A}旨在表示结合局部解剖连接和与情绪相关的整体功能连接的大脑网络。

    2. RGNN

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uwFFleQM-1609226107139)(/图片3.png)]

    图2 RGNN整体框架

    图2表示整体RGNN框架,结合NodeDAT和EmotionDL,总体损失函数计算如下: Φ=Φ+ΦD\Phi^{\prime \prime}=\Phi^{\prime}+\Phi_{D}Φ,ΦD\Phi^{\prime}, \Phi_{D}分别为节点域对抗训练与情绪感知分布学习的损失函数。其伪代码如Algorithm 1所示。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WR3Jv72J-1609226107141)(/图片4.png)]

    节点域对抗训练(NodeDAT)

    XSRN×n×d\mathbf{X}^{S} \in \mathbb{R}^{N \times n \times d}表示给定源域数据,XTRN×n×d\mathbf{X}^{T} \in \mathbb{R}^{N \times n \times d}表示未标记的目标域数据。领域分类器的目标是最小化以下两个二进制交叉熵损失的总和: ΦD=i=1Nj=1n(log(pD(0XiS)j+log(pD(1XiT)j))\Phi_{D}=-\sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{n}\left(\log \left(p_{D}\left(0 | \mathbf{X}_{i}^{S}\right)_{j}+\log \left(p_{D}\left(1 | \mathbf{X}_{i}^{T}\right)_{j}\right)\right)\right.

    ​ 域分类器的目标是将源数据分类为0,将目标数据分类为1。 点的域概率可以表示为:pD(0XiS))j=softmax0(σ(ZijS)WD)pD(1XiT))j=softmax1(σ(ZijT)WD)\begin{array}{l}\left.p_{D}\left(0 | \mathbf{X}_{i}^{S}\right)\right)_{j}=\operatorname{softmax}_{0}\left(\sigma\left(\mathbf{Z}_{i j}^{S}\right) \mathbf{W}^{D}\right) \\ \left.p_{D}\left(1 | \mathbf{X}_{i}^{T}\right)\right)_{j}=\operatorname{softmax}_{1}\left(\sigma\left(\mathbf{Z}_{i j}^{T}\right) \mathbf{W}^{D}\right)\end{array}

    域分类器利用一个梯度反转层(GRL)来在反向传播期间反转域分类器的梯度。

    情绪感知分布学习(EmotionDL)

    ​ 作者转换每个训练样本标签Yi{0,1,,C1}\mathbf{Y}_{i} \in\{0,1, \ldots, C-1\}转化为所有类的先验概率分布Y^iRα\hat{\mathbf{Y}}_{i} \in \mathbb{R}^{\alpha}。在SEED数据集中,有积极、中性和消极三类情绪,并有相应的类指标分别是0 1 2,将Y\mathbf{Y}转换如下:Y^i={(12ϵ3,2ϵ3,0),Yi=0(ϵ3,12ϵ3,ϵ3),Yi=1(0,2ϵ3,12ϵ3),Yi=2\hat{\mathbf{Y}}_{i}=\left\{\begin{array}{ll}\left(1-\frac{2 \epsilon}{3}, \frac{2 \epsilon}{3}, 0\right), & \mathbf{Y}_{i}=0 \\ \left(\frac{\epsilon}{3}, 1-\frac{2 \epsilon}{3}, \frac{\epsilon}{3}\right), & \mathbf{Y}_{i}=1 \\ \left(0, \frac{2 \epsilon}{3}, 1-\frac{2 \epsilon}{3}\right), & \mathbf{Y}_{i}=2\end{array}\right.

    在SEED-IV中,有四个类:中性、悲伤、恐惧和快乐,分别对应的类指标为0、1、2和3,将Y\mathbf{Y}转换如下: Y^i={(13ϵ4,ϵ4,ϵ4,ϵ4),Yi=0(ϵ3,12ϵ3,ϵ3,0),Yi=1(ϵ4,ϵ4,13ϵ4,ϵ4),Yi=2(ϵ3,0,ϵ3,12ϵ3),Yi=3\hat{\mathbf{Y}}_{i}=\left\{\begin{array}{ll}\left(1-\frac{3 \epsilon}{4}, \frac{\epsilon}{4}, \frac{\epsilon}{4}, \frac{\epsilon}{4}\right), & \mathbf{Y}_{i}=0 \\ \left(\frac{\epsilon}{3}, 1-\frac{2 \epsilon}{3}, \frac{\epsilon}{3}, 0\right), & \mathbf{Y}_{i}=1 \\ \left(\frac{\epsilon}{4}, \frac{\epsilon}{4}, 1-\frac{3 \epsilon}{4}, \frac{\epsilon}{4}\right), & \mathbf{Y}_{i}=2 \\ \left(\frac{\epsilon}{3}, 0, \frac{\epsilon}{3}, 1-\frac{2 \epsilon}{3}\right), & \mathbf{Y}_{i}=3\end{array}\right.

    其中, ϵ[0,1]\epsilon \in [0,1]表示在训练标签中控制噪音水平的超参数。 在得到转换后的类分布Y\mathbf{Y} 后,我们的模型可以通过最小化以下Kullback-Leibler (KL)散度来进行优化: Φ=i=1NKL(p(YXi,θ),Y^i)+αA1\Phi^{\prime}=\sum_{i=1}^{N} \mathrm{KL}\left(p\left(\mathbf{Y} | \mathbf{X}_{i}, \theta\right), \hat{\mathbf{Y}}_{i}\right)+\alpha\|\mathbf{A}\|_{1}

    四、 结果(Results)

    ​ 为了评估本文方法的性能,作者在SEED 与SEED-IV脑电图数据集上进行了subject-dependent和subject-independent实验。实验结果如表1与表2所示。RGNN模型在两个数据集上都取得了优于所有基线的性能,包括使用所有频带的DE特征时的最优良的BiHDM模型。除了提出的两个正则化器外,主要的性能改进可以归结于两个因素: 1)邻接矩阵包含了左右半球之间的全局通道间不对称关系; 2)我们的模型通过扩展SGC来减少过拟合的问题,这比DGCNN中使用的ChebNet简单得多。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cN9DJjyj-1609226107141)(/../图片5.png)]

    图3邻接矩阵对角元素热力图

    在这里插入图片描述

    图4 邻接矩阵A中电极之间的前10个边权值

    ​ 图3中前额叶、顶叶和枕叶区域有强烈的活动,表明这些区域可能与大脑的情感处理有很强的关系。图4显示了邻接矩阵A中,边权值最大的前10个通道之间的连接。注意,在学习A之后,所有的全局连接仍然是最强的连接,这再次证明了全局通道间关系对于情感识别是必不可少的。

    五、结论(Conclusion)

    。图4显示了邻接矩阵A中,边权值最大的前10个通道之间的连接。注意,在学习A之后,所有的全局连接仍然是最强的连接,这再次证明了全局通道间关系对于情感识别是必不可少的。

    五、结论(Conclusion)

    ​ 本文提出了一种基于脑电图信号的正则化图形神经网络。我们的模型在生物学上支持捕获本地和全球渠道间的关系。此外,我们提出了两个正则化器,即NodeDAT和EmotionDL,以提高我们的模型对跨被试情绪识别的鲁棒性。模型分析表明,作者提出的生物支持邻接矩阵和两个正则化器对模型性能做出显著的贡献。对神经元活动的研究表明,前额叶、顶叶和枕叶可能是情感识别中信息量最大的区域。

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