一、 主讲人：彭勇 教授 （杭州电子科技大学）

二、讲座内容

情感是人们在日常生活与工作中受到外界环境刺激情况下自身产生的一种适应性的生理表达，具有信息传递与行为调控的作用。从人之间交际角度，了解对方的情感状态是促成和谐有效人际交流的前提。从人机交互的角度，当前的人工智能系统在依靠强大的计算与存储能力实现逻辑智能的同时，在情感识别与表达方面还十分欠缺，尚不能自然地与人类进行情感交互。与传统的基于面部表情、语音信号以及外围生理信号的情感识别相比，源自中枢神经系统活动生成的脑电（Electroencephalogram, EEG）与情感效应直接关联，可以更客观地反应人的情感状态，近年来成为情感识别的研究热点。但是1）脑电数据本身具有低信噪比、非稳态等特性，因此数据需要规整；2）跨被试，跨时段的脑电数据通常具有较大的分布差异；而采集并标注数据需要大量的时间，因此需要缩短模型校准时间，本次报告将介绍课题组近来在该领域的部分研究工作，从机器学习的角度，我们提出了如下的解决方案：1）样本与特征双维度脑电数据规整方法；2）联合自适应图学习与半监督标签估计的迁移学习方法；3）基于双子空间映射动态数据分布对齐的迁移方法；4）基于高阶互注意力机制的多源域适应方法。

三、讲座时间：2022年10月 30 日，9 ：00 - 10：00

腾讯会议：943745434

四、讲座对象：全校师生

五、主讲人简介

彭勇，2015年于上海交通大学计算机科学与工程系获工学博士学位，现为杭州电子科技大学计算机学院教授，认知与智能计算研究所副所长，脑机协同智能技术国际科技合作基地（科技部）与浙江省脑机协同智能重点实验室学术骨干，主要从事脑机接口、机器学习与模式识别等相关科研工作，主持国家自然科学基金（青年、面上）、浙江省科技计划（公益技术研究）、浙江省自然科学基金、中国博士后科学基金、CCF-腾讯犀牛鸟基金、国防科技重点实验室基金等科研项目，在IEEE TAFFC、TNSRE、TIM、TCDS、TCAS-II、Neural Networks、Information Sciences等期刊发表SCI/SSCI论文40余篇（其中ESI高被引论文1篇），谷歌学术引用1200余次，H指数16；申请发明专利十余项，授权5项；获2009年度中国科学院院长奖、2018年度中国电子学会技术发明三等奖（参与）、2022年度浙江省研究生教育成果一等奖（参与）。