【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及情感脑机接口，具体为一种基于自监督对比学习的小样本脑电情感识别方法。
技术介绍
1、人们在日常生活和交流中，通常通过面部表情、语音对话、肢体语言等外部行为信号识别周围人的情绪，从而实现带有情感的自然的交流与互动，如何让机器也能像人一样对人的情绪进行实时、准确的判别，并在此基础上进行更加自然、友好的人机交互，是情感计算研究的重要目标之一，情感脑机接口是情感计算的一个分支，也是目前实现情感智能研究目标的重要途径，情绪识别在情感脑机中接口中主要是基于视听表情、肢体语言、生理信号等多种模态来识别人的情绪，与其他模态相比，生理信号(如脑电图(eeg)、心电图(ecg)、肌电图(emg)等)具有难以隐藏或伪装的优点，近年来，由于无创、易用、廉价的脑电图记录设备发展迅速，基于脑电图的情绪识别在研究和应用方面都受到了越来越多的关注，利用脑电来进行情绪识别是合理且科学的，有利于构建更为准确可靠的情感识别模型，同时也有利于发挥人工智能技术的优势，促进交叉学科共同发展和繁荣。
2、自监督对比学习是一种深度学习方法，用于学习数据中的特...
【技术保护点】
1.一种基于自监督对比学习的小样本脑电情感识别方法，其特征在于：包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自监督对比学习的小样本脑电情感识别方法，其特征在于：步骤S1所述具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于自监督对比学习的小样本脑电情感识别方法，其特征在于：步骤S2所述具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于自监督对比学习的小样本脑电情感识别方法，其特征在于：步骤S3所述具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于自监督对比学习的小样本脑电情感识别方法，其特征在于：步骤S4所述具体包括：
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