DEAP
DEAP（基于生理信号的情绪分析数据库）是一个主要面向情感计算领域的多模态数据集。该数据集旨在通过分析生理信号来研究人类情绪状态，包含32名参与者在观看40段一分钟音乐视频片段时采集的EEG（脑电图）和外周生理信号，其中22名参与者的面部视频也被记录。该数据集可用于基于视频、EEG信号和生理信号的情绪分类，并通过不同模态的决策融合来提高情绪识别的准确性。
xianweichengxiang可视化图片
DEAP_0.png
DEAP_1.png
DEAP_2.png
数据集元信息
| 模态 | other |
| 任务类型 | other |
| 解剖结构 | 大脑 |
| 解剖区域 | 全身 |
| 数据量 | 32名参与者 |
| 文件格式 | .mat, .csv, .ods |
文件结构
DEAP_Dataset
│
├── EEG_Signals/
│ ├── sub001.mat
│ ├── sub002.mat
│ └── ...
├── Physiological_Signals/
│ ├── sub001_phys.mat
│ ├── sub002_phys.mat
│ └── ...
├── Self-Report_Ratings/
│ ├── sub001_ratings.csv
│ ├── sub002_ratings.csv
│ └── ...
└── README.md
└── 数据集说明与使用指南图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
- |
| 中位值 | - |
- |
| 最大值 | - |
- |
引用
@article{koelstra2011deap,
title={Deap: A database for emotion analysis; using physiological signals},
author={Koelstra, Sander and Muhl, Christian and Soleymani, Mohammad and Lee, Jong-Seok and Yazdani, Ashkan and Ebrahimi, Touradj and Pun, Thierry and Nijholt, Anton and Patras, Ioannis},
journal={IEEE transactions on affective computing},
volume={3},
number={1},
pages={18--31},
year={2011},
publisher={IEEE}
}