Learning a robust unified domain adaptation framework for cross-subject EEG-based emotion recognition / Biomedical Signal Processing and Control

Artículo académico en el que se propone un marco robusto de adaptación de dominio unificado, denominado Alineación de Características Multifuente y Rectificación de Etiquetas (MFA-LR) como una solución para construir modelos de reconocimiento de emociones a partir de señales de electroencefalograma (EEG). Éste realiza una alineación de dominio de grano fino a nivel de sujeto y clase, mientras que la separación entre clases y la robustez frente a perturbaciones de entrada se promueven en el grano grueso. Como paso complementario, se utiliza un procedimiento de corrección de pseudoetiquetado para rectificar muestras objetivo mal etiquetadas.