SEED-V: Comparing Recognition Performance and Robustness of Multimodal Deep Learning Models for Multimodal Emotion Recognition数据集官网SEED Dataset数据集论文https://bcmi.sjtu.edu.cn/home/liuwei/Wei%20Lius%20HomePage_files/TCDS-2021.pdf数据集下载https://gitee.com/CodeStoreHub/cbra-mod-seedv该数据集的实验设计主要围绕通过观看特定情感刺激材料来诱导受试者的情感状态。以下是实验设置的详细介绍实验设置情感诱导方法采用的是刺激材料诱导法通过让受试者观看特定的情感刺激材料以诱导相应的情感状态。实验次数每个受试者参与三次实验每次实验间隔至少三天。每次实验观看15段刺激材料每种情感类型有3段共分为5种情感类型。为了避免受试者产生厌倦感每次观看的材料完全不同。实验时长每次实验大约持续50分钟。实验流程在每个实验中受试者会观看电影片段同时采集其脑电图EEG和眼动数据。EEG信号通过62通道ESI NeuroScan系统采集眼动数据通过SMI眼动追踪设备采集。评估过程每段影片播放前有15秒的介绍时间播放后根据影片类型有15至30秒的自评时间。如果是厌恶或恐惧情感休息时间为30秒愉快、中性和悲伤情感的休息时间为15秒。自评环节中受试者根据影片的情感诱导效果打分分数范围为0-5分5分代表诱导效果最好0分代表没有情感波动。受试者本次实验共有20名受试者包括10名男性和10名女性均为上海交通大学的学生具备正常的听力和视力且心理状态稳定。实验前受试者进行了Eysenck EPQ人格测试。特征提取EEG特征EEG信号首先被降采样至200 Hz然后通过1 Hz至75 Hz的带通滤波器处理以去除噪声。之后从5个频段delta, theta, alpha, beta, gamma中提取差分熵DE特征这些特征假设EEG信号服从高斯分布。眼动特征从SMI眼动追踪设备采集的眼动信息中提取了多种特征如瞳孔直径、注视、扫视和眨眼等参数。数据集内容EEG_DE_features文件夹包含16位受试者的DE特征数据数据以“.npz”格式存储文件命名格式为“subjectID_sessionID.npz”。EEG_raw文件夹包含原始EEG数据.cnt文件。Eye_movement_features文件夹包含提取的眼动特征数据。Eye_raw文件夹包含眼动追踪设备提取的Excel文件。src文件夹包含DCCA模型和互信息计算代码。trial_start_end_timestamp.txt包含电影片段的起止时间。emotion_label_and_stimuli_order.xlsx包含情感标签和刺激顺序信息。Participants_info.xlsx包含受试者的基本信息。Scores.xlsx包含受试者的反馈得分。数据预览数据下载https://gitee.com/CodeStoreHub/Emotion-Recognition-Dataset
