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作者及机构
本研究由Delhi Technological University（印度新德里）的Neha Gahlan和Divyashikha Sethia共同完成，发表于期刊《Biomedical Signal Processing and Control》2024年第94卷。

学术背景
本研究属于情感计算（affective computing）与联邦学习（Federated Learning, FL）的交叉领域。情感识别系统通常依赖生理信号（如脑电图EEG、心电图ECG、皮肤电反应GSR）来检测人类情绪状态。传统方法需集中访问用户敏感数据，存在隐私泄露风险。联邦学习通过分布式训练解决隐私问题，但现有方法难以处理多模态生理数据的异质性（如信号类型差异和数据量不平衡）。
本研究的目标是提出一种新型框架AFLEMP（Attention-based Federated Learning for Emotion Recognition using Multi-modal Physiological Data），通过结合注意力机制和人工神经网络（ANN），解决数据异质性，同时提升通信效率和可扩展性。

研究流程与方法
1. 数据准备与预处理
- 数据集：使用公开情感数据集AMIGOS（40名参与者，EEG+ECG+GSR信号）和DREAMER（23名参与者，EEG+ECG信号）。
- 预处理：包括降采样（128 Hz）、带通滤波（EEG: 4–45 Hz；ECG/GSR: 低通60 Hz）、基线校正（AMIGOS: 5秒；DREAMER: 4秒）和信号分段（2秒窗口，50%重叠）。
- 特征提取：从EEG、ECG和GSR中提取时域（如均值、方差）和频域特征（如功率谱密度PSD），共219个特征（AMIGOS）和208个特征（DREAMER）。

1. 特征融合与注意力机制

   • 多模态融合：采用特征级融合（Feature-Level Fusion）将EEG、ECG和GSR特征拼接，保留全部信息。
     
   • 注意力机制：嵌入三种注意力机制（通用注意力、自注意力、Transformer）动态加权多模态特征，解决信号间异质性（Variation Heterogeneity, VH）。Transformer表现最佳（6头自注意力+归一化层）。
     

2. 联邦学习框架设计

   • 客户端-服务器架构：客户端本地训练ANN+Transformer模型，服务器聚合权重。
     
   • 加权联邦平均：提出“Scaled Weighted Federated Averaging”算法，根据客户端数据量动态调整权重，解决数据不平衡（Imbalanced Data Heterogeneity, IDH）。
     
   • 评估方法：采用留一交叉验证（LOOCV），测试不同客户端分布（5–20个客户端）和聚合轮次（50–200轮）。
     

3. 实验与性能指标

   • 分类任务：三维情感分类（效价Valence、唤醒度Arousal、优势度Dominance）。
     
   • 对比实验：
     
     • C1：比较三种注意力机制的性能。
       
     • C2：对比AFLEMP与现有FL方法（FedAvg、FedPer、FedBoost）。
       
   • 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、训练时间、通信效率（聚合时间）。
     

主要结果
1. 注意力机制性能
- Transformer在AMIGOS和DREAMER上分别达到88.3%和84.1%的平均准确率，优于通用注意力（78.7%/73.8%）和自注意力（83.8%/78.5%）。
- 多模态融合比单模态（如仅EEG）准确率提升9–12%。

1. 联邦学习对比

   • AFLEMP显著优于FedAvg（77.51%/69.20%）、FedPer（77.91%/70.89%）和FedBoost（81.52%/74.92%）。
     
   • 通信效率：Scaled加权平均耗时107.684秒（AMIGOS, 20客户端），比动态加权平均（DWFA）减少46.5%。
     

2. 可扩展性

   • 客户端数量增加（5→20）时，准确率保持稳定（AMIGOS: 77.13%→89.81%），表明框架具备鲁棒性。
     

结论与价值
1. 科学价值
- 首次将Transformer注意力机制引入联邦学习框架，解决多模态生理数据的异质性。
- 提出Scaled加权平均算法，优化了非独立同分布（Non-IID）数据下的模型聚合效率。

1. 应用价值
   
   • 为医疗健康、人机交互等领域提供隐私保护的情感识别方案，避免敏感数据集中存储。
     
   • 框架支持实时情绪监测，适用于可穿戴设备等边缘计算场景。
     

研究亮点
1. 创新方法：
- AFLEMP是首个结合Transformer与联邦学习的情感识别框架。
- 同时解决VH（信号异质性）和IDH（数据不平衡）两大挑战。

1. 性能优势：

   • 在公开数据集上达到SOTA（State-of-the-Art）准确率，且通信开销降低。
     
   • 支持三维情感分类（VAD模型），比传统二维（VA模型）更全面。
     

2. 开源工具：基于TensorFlow Federated（TFF）实现，代码可复现。

其他价值
- 实验设计严谨，包括不同客户端分布和聚合轮次的对比，验证了框架的普适性。
- 为后续多模态联邦学习研究提供了方法论参考。