【摘 要】
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为提高情绪识别的准确率，本研究利用卷积神经网络和迁移学习，提出了一种基于心电（electrocardiography, ECG）信号图像特征的情绪识别方法。首先对ECG信号进行预处理，去除噪声；然后提取ECG信号的时域波形图和时频图；最后，利用迁移学习和双输入EfficientNetV2网络学习图像的时域和频域特征并进行分类，得到对应的情绪类别。在公开数据集Amigos上进行验证，结果显示，本研究
【基金项目】
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四川省自然科学基金（2022NSFSC0799）；
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为提高情绪识别的准确率，本研究利用卷积神经网络和迁移学习，提出了一种基于心电（electrocardiography, ECG）信号图像特征的情绪识别方法。首先对ECG信号进行预处理，去除噪声；然后提取ECG信号的时域波形图和时频图；最后，利用迁移学习和双输入EfficientNetV2网络学习图像的时域和频域特征并进行分类，得到对应的情绪类别。在公开数据集Amigos上进行验证，结果显示，本研究在唤醒度、效价和优势度的识别准确率分别为91.63%,95.27%和92.32%。相较于其它情绪识别方法，本研究方法具有更高的准确率。
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