Sistemas de reconocimiento emocional basados en EEG; estudio integral

La tecnología de reconocimiento emocional a través del análisis de señales EEG es actualmente un concepto fundamental en inteligencia artificial. Este reconocimiento tiene importantes implicaciones prácticas en la atención emocional, la interacción humano-computadora, y más. Este documento proporciona un estudio integral de diferentes métodos para la extracción de características de electroencefalografía (EEG) para el reconocimiento emocional desde cuatro perspectivas diferentes, incluyendo características del dominio temporal, características del dominio de frecuencia, características tiempo-frecuencia y características no lineales. Resumimos los métodos actuales de reconocimiento de patrones adoptados en la mayoría de los trabajos relacionados, y con el rápido desarrollo del aprendizaje profundo (DL) que atrae la atención de los investigadores en este campo, prestamos más atención a los estudios basados en aprendizaje profundo y analizamos las características, ventajas, desventajas y escenarios aplicables. Finalmente, se resumieron los desafíos actuales y las direcciones de desarrollo futuro en este campo. Este documento puede ayudar a investigadores novatos en este campo a obtener una comprensión sistemática del estado actual de la investigación en reconocimiento emocional basado en señales EEG y proporcionar ideas para investigaciones relacionadas posteriores.