生理信号情感识别中的个体差异问题：个性化建模与领域自适应技术？ 热门官方

回答：个体差异表现为不同用户的生理信号-情感映射关系不同（如A用户心率加快表“焦虑”，B用户可能为“兴奋”）。个性化建模与领域自适应技术：①元学习个性化（Meta-Personalization）：用MAML训练模型，使其能通过少量用户数据（如5分钟生理信号）快速适配个体特征，在用户特异性情感识别任务上准确率较通用模型提升35%；②领域自适应（Domain Adaptation）：将个体视为“领域”，用对抗训练（如DANN）减少个体间分布差异，如用源个体（数据充足用户）的模型适配目标个体（数据稀缺用户），准确率提升25%；③多任务个性化：联合学习“个体情感识别”与“个体生理基线建模”（如用户静息状态下的心率均值），用基线校正情感相关信号（如“当前心率-静息心率=ΔHR”作为输入特征），降低个体基线差异影响。关键技术是平衡个性化与泛化性，避免过度拟合个体噪声。