【论文阅读】Emotion Recognition Using Frontal EEG in VR Affective Scenes

1.这篇文章究竟讲了什么问题？
使用额叶脑电信号，在VR场景下进行情感识别

2.这是否是一个新的问题？
不是

3.这篇文章要验证一个什么科学假设？
所提的堆栈方法，采用EEG信号能够达到较高的情感识别精度

4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？
1)Q. Zhang and M. Lee, “Analysis of positive and negative emotions in natural scene using brain activity and gist,” Neurocomputing, vol. 72,no. 4, pp. 1302–1306, 2009.
2) J. Kortelainen and T. Seppanen, “Eeg-based recognition of videoinduced emotions: Selecting subject-independent feature set,” in Engineering in Medicine and Biology Society, 2013.
3) Z. Mohammadi, J. Frounchi, and M. Amiri, Wavelet-based emotion recognition system using EEG signal. Springer-V erlag, 2017.
4) S. Wu, X. Xu, L. Shu, and B. Hu, “Estimation of valence of emotion using two frontal eeg channels,” in IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2017, pp. 1127–1130.

5.论文中提到的解决方案之关键是什么？
特征提取，以及堆栈的分类模型

6.论文中的实验是如何设计的？
招募18个被试，利用VR场景进行情感刺激，然后进行SAM量表填写，作为情感输出，然后将采集到的信号进行预处理，接一个两阶段的模型进行训练和测试。
1)与单个模型对比
2)与其他方法对比

7.用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
Deap数据集，以及被试的数据，没有开源

8.论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
实验取得最高的预测精度。

9.这篇论文到底有什么贡献？
提出一个VR场景下基于EEG信号的情感识别(堆栈方法(两阶段))方法

10.下一步呢？有什么工作可以继续深入？
1)分类的类别可以多一些，本文只有积极和负面
2)利用深度学习的方法对EEG信号进行特征提取
3)面部数据与EEG信号数据的融合