摘 要：对一种紧凑轻量型的卷积神经网络 EEGNet 实现脑电信号情绪识别进行了研究，验证了 EEGNet 网络对基于脑电信号的情绪识别具有较理想的识别准确率。文章先后对脑电信号情绪识别系统的工作流程及方法进行了详细说明，叙述和分析了数据集以及标签的制作与封装。系统利用 32 导无线脑电采集设备采集脑电信号数据信息，采用 10-20 国际标准导联系统连接采集人的脑电数据，然后使用 EEGLAB 工具包将采集到的脑电数据进行预处理，去除干扰信号，组成信号矩阵，采用 EEGNet 网络提取脑电信号的数据特征，以达到分辨识别情绪类别的目的。
关键词：脑电信号；EEGNet；深度可分离卷积；情绪识别
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.011.022
基金项目：2021 河南省大学生创新训练计划项目（S202111070009）
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）11-0086-06
Emotion Recognition of EEG Based on EEGNet
ZHAO Yingwen, ZHANG Weimin, CHENG Chaojie, DONG Yingliang
(Luoyang Institute of Science and Technology, Luoyang 471023, China)
Abstract: This paper studies that a compact lightweight convolutional neural network of EEGNet realizes EGG emotion recognition, verifies that the EEGNet network has the ideal recognition accuracy for emotion recognition based on EEG. This paper successively explains the workflow and method of EEG emotion recognition system in detail, describes and analyzes the production and packaging of data set and label making and encapsulation. The system uses 32-guide wireless EEG acquisition equipment to collect EEG data information, and uses 10-20 international standard guide system to connect the human EEG data, then uses the EEGLAB toolkit to preprocess the collected EEG data, removes interference signals and forms the signal matrix. It uses the EEGNet network to extract EEG data features, in order to achieve the purpose of distinguishing and identifying emotional categories.
Keywords: EEG; EEGNet; depth separable convolution; emotion recognition
参考文献：
[1] 杨宏宇，林文娟 . 国际情感图片系统在中国诱发正性和负性情绪反应的研究 [J]. 中国行为医学科学，2005，14（11）：1028-1030.
[2] 邹吉林，张小聪，张环，等 . 超越效价和唤醒——情绪的动机维度模型述评 [J]. 心理科学进展，2011，19（9）：1339-1346.
[3] LAWHERN V J，SOLON A J，WAYTOWICH N R，et al.EEGNet：A Compact Convolutional Neural Network for EEG-based Brain-computer Interfaces [J/0L].Journal of neural engineering，2018，15（5）[2022-04-08].http://med.wanfangdata.com.cn/Paper/Detail/PeriodicalPaper_PM29932424.
[4] 梁华刚，雷毅雄 . 增强可分离卷积通道特征的表情识别研究 [J]. 计算机工程与应用，2022，58（2）：184-192.
[5] 张俊晓，薄华.基于卷积神经网络的脑电情绪识别研究 [J].现代计算机（专业版），2018（23）：12-16.
作者简介：赵瀛文（2000—），男，汉族，河北沧州人，本科在读，研究方向：智能科学与技术。