机构名称：
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情绪识别在人与人之间的互动中起着至关重要的作用，因为它是理解人类在日常生活中遇到事件和互动时情绪状态和反应的关键。在人机交互方面，情绪研究变得至关重要，因为它是设计先进系统的基础，以支持广泛的应用领域，包括法医、康复、教育等。一种有效的情绪识别方法是基于脑电图 (EEG) 数据分析，它被用作分类系统的输入。从多个通道收集各种情绪的脑信号会产生繁琐的数据集，这些数据集难以管理、传输和用于各种应用。在此背景下，本文介绍了 Emp a theia 系统，该系统通过在对脑电图信号进行分类之前将其编码为图像来探索不同的脑电图表示。具体来说，所提出的系统通过基于图像的编码处理和传输交互状态和映射 (PRISMIN) 框架从 EEG 数据中提取时空图像编码或图集，从而获得输入信号的紧凑表示。然后通过 Emp a theia 架构对图集进行分类，该架构包含基于卷积、循环和变压器模型的分支，这些模型经过设计和调整，可捕捉空间和时间方面
基于时空图像的脑电图情绪识别编码图谱
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