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J-GLOBAL ID：201702223938054554   整理番号：17A0199345

共同空間パターンに基づくサッケード信号特徴抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Research on feature parameters extracting algorithm of saccade signals based on common spatial pattern

著者 (4件)： Lv Zhao (Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing, Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology, Anhui University) ,  Lu Yv (Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing, Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology, Anhui University) ,  Zhou Bengyan (Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing, Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology, Anhui University) ,  Wu Xiaopei (Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing, Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology, Anhui University)
資料名： Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban  (Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 44  号： 10  ページ： 123-127  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2695A  ISSN： 1671-4512  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 図(EOG)に基づくサッケード信号認識の正確さを向上させるために,共空間パターン(CSP)に基づくサッケード信号特徴抽出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,事前にラベル付けされたタグデータを用いて,CSP空間フィルタを設計し,多重近似問題を解決するために,近似的対角化法を採用した。これに基づき,このフィルタを用いて,オリジナル信号の空間的フィルタリングを行い,そして,フィルタ出力を,サッケード信号の特性パラメータとして用いた。実験室環境において,サポートベクトルマシンの上,下,左,および右の4種類のサッケード信号を使用して,提案したアルゴリズムの平均精度は97.7%に達した。実験結果により,CSPに基づくサッケード信号特徴抽出アルゴリズムは,眼球運動信号解析において,良好な分類性能を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  *特徴抽出 ,  眼球運動 ,  多重化 ,  空間フィルタリング ,  *アルゴリズム ,  信号解析 ,  近似法 ,  対角化 ,  サポートベクトルマシン ,  空間フィルタ
準シソーラス用語： 特性パラメータ ,  *断続性運動 ,  *空間パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： electro-oculogram ,  eye movement ,  common spatial pattern (CSP) ,  joint approximate diagonalization ,  support vector machine

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 共同 ,  空間パターン ,  サッケード ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム