基于空间‑时间多模态域对抗模型的驾驶员情绪识别研究

来源：计量学报杂志2025年第8期北京时间：

作者：杜义浩, 李菁金, 孙梦雨, 王孝冉, 范强, 吴晓光

摘要：驾驶员情绪识别强调准确性和实时性，利用脑电、面部表情等单一模态进行情绪识别难以胜任。因此，尝试先将脑电和眼动信号相结合，构建空间-时间多模态域对抗模型，进行驾驶员情绪准确且快速的识别。再将生成对抗网络引入降噪自动编码器，实现脑电和眼动信号的自动学习融合，以获取能够表征情绪的最佳特征。随后，改进基于域对抗的深度迁移学习算法，引入最大均值差异损失函数，以提升跨被试驾驶员情绪识别的准确率。最后，搭建模拟驾驶实验平台进行驾驶员情绪识别实验，以验证所研究模型的有效性。

关键词：生物计量学,驾驶员情绪,脑电信号,眼动信号,多模态域对抗,跨被试情绪识别

基金资助：国家自然科学基金(62376241)