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IDEAL多模态EEG-眼动情感识别域适应框架
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AI 综述
2026-10-01，arXiv Human-Computer Interaction 报道 IDEAL 框架，面向 EEG 与眼动等多模态生理信号的情感识别，提出基于实例的域扩展与对抗学习，通过多模型协同筛选以数量-质量平衡策略桥接数据层分布差距，并引入角度对比约束逐步对齐低层统计到高层语义特征，以缓解个体差异与分布偏移问题。在四个基准数据集上实验表明显著优于现有方法，源代码已公开。
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报道时间线
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10月1日
- arXiv · Human-Computer InteractionIDEAL：面向 EEG-眼动情绪识别的多模态域适应框架
IDEAL 提出基于实例的域扩展与对抗学习框架，融合实例级课程扩展与层次化对抗对齐，以解决 EEG 与眼动等多模态生理信号的个体差异与分布偏移问题。该方法通过多模型协同筛选机制以数量-质量平衡策略桥接数据层分布差距，并引入角度对比约束逐步对齐低层统计到高层语义特征。在四个基准数据集上的实验表明 IDEAL 显著优于现有方法，源代码已公开。
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