TFA-Net: A Temporal-Frequency-Adversarial Network with Few-Shot Calibration for Robust ECG-Based Emotion Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Emotion recognition based on physiological signals plays a critical role in advancing human-machine interaction, particularly in intelligent transportation and affective computing. However, existing deep learning models often struggle to generalize across subjects, limiting their practical deployment. To address this challenge, we propose a Temporal-Frequency-Adversarial Network (TFA-Net), a novel few-shot calibration framework that mitigates subject dependency in ECG-based emotion recognition. The framework integrates contextual representations from the Electrocardiogram (ECG) foundation model (ECG-FM) with spectral features derived via short-time Fourier transform (STFT). These multi-view representations are fused through a Nested Mixture of Experts (NMoE) module and refined using a learnable Fractional Fourier Transform (FrFT)-based attention pooling mechanism, which dynamically emphasizes salient temporal-frequency patterns. A Dual-Phase Adversarial Learning (DPAL) scheme further disentangles emotion-relevant and subject-specific components using gradient reversal. Evaluated on the driving dataset manD 1.0 and two benchmark datasets, DREAMER and WESAD, the proposed TFA-Net achieves 3-7% accuracy improvements over state-of-the-art methods under few-shot crosssubject protocols, demonstrating its potential for robust deployment in ITS and mental health monitoring applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».