Neues Active-Learning-Verfahren verbessert EEG-basierte Emotions-Erkennung
Die Erkennung von Emotionen aus Elektroenzephalogrammen (EEG) ist wegen der begrenzten Verfügbarkeit hochwertiger Labels, der Anfälligkeit für Artefakte und der subjektiven Natur der emotionalen Beurteilungen besonders schwierig. Traditionelle Deep‑Learning‑Modelle benötigen große Mengen sauber annotierter Daten, was in der Praxis kaum realisierbar ist.
