TFSNet: EEG-based Emotion Recognition using Temporal and Frequency-Spatial Feature
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalography (EEG)-based Automatic Emotion Recognition (AER) has gained increasing attention as a reliable tool for affective computing. While prior studies have explored various temporal, frequency, and spatial-domain representations of EEG signals, few have effectively integrated these domains within a unified framework. In this paper, we propose TFSNet, a multi-domain deep learning model that combines temporal, frequency, and spatial features for robust emotion recognition. TFSNet consists of a dual-encoder architecture: a temporal encoder based on state-space modeling (S4D), and a frequency-spatial encoder that leverages CNNs, attention mechanisms, and graph filtering using a physiologically-informed adjacency matrix. These domain-specific embeddings are fused and passed through a classifier for final prediction. Experimental results on the DREAMER dataset demonstrate that TFSNet achieves superior performance across Valence, Arousal, and Dominance emotions, outperforming state-of-the-art models. The results highlight the effectiveness of combining domain-aware representations and spatial connectivity priors for EEG-based emotion recognition and its potential for real-time 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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».