Which Pretext Tasks Matter? A Comparative Study of Self-Supervised ECG-Based Emotion Recognition - Quispe, Kevin Gustavo Montero; Utyiama, Daniel Mitsuaki da Silva; Souto, Eduardo James Pereira (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
A necessidade de grandes volumes de dados rotulados limita a escalabilidade de sistemas automáticos de reconhecimento de emoções baseados em biossinais. Este estudo propõe uma abordagem multitarefa de aprendizado auto-supervisionado (SSL), aplicada a sinais de eletrocardiograma, visando reduzir a dependência de anotações manuais extensivas. Uma rede convolucional foi pré-treinada para discriminar simultaneamente seis transformações sintéticas, sendo posteriormente ajustada via fine-tuning supervisionado com frações reduzidas (5%, 25%, 50%) de rótulos em quatro bases de dados públicas. Os resultados mostram que a combinação de quatro ou cinco tarefas auxiliares é suficiente para gerar representações eficazes, com ganhos de desempenho de até 19 pontos percentuais na classificação de valência, excitação e estresse. Com apenas 25 % de rótulos, o modelo atinge desempenho próximo ao máximo, evidenciando a viabilidade da proposta em cenários com rotulagem limitada.