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J-GLOBAL ID：201202206747856731   整理番号：12A1064412

Half-vs-Half法を適用した選択的不感化ニューラルネットによる筋電パターンの多クラス分類

Multi-Class EMG Pattern Classfication using a Selective Desensitization Neural Network with a Half-vs-Half Method

著者 (3件)： 堀江和正 (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  末光厚夫 (北陸先端科学技術大学院大) ,  森田昌彦 (筑波大 大学院システム情報工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 108(NC2012 1-12)  ページ： 13-18  発行年： 2012年06月21日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 表面筋電位信号から人の動作をリアルタイムに認識することは,新たなインタフェース等の開発に繋がる重要な問題である。しかし,認識すべき動作の種類が多いと,それとは無関係な日常的な動きをいずれかの動作と判断してしまう「誤検出」が生じやすいといった問題があった。この問題を解決するため,本研究では新たな多クラス識別法(half-vs-half法)を開発し,既存手法である選択的不感化ニューラルネットに適用した。この新手法に対し,動作時の姿勢や,日常的な動作を考慮した現実的な状況で評価実験を行った結果,既存手法と比べて同等以上の動作認識率を示すと共に誤検出が低下した。提案手法は,クラス数が増えても計算量がそれほど増えず,パラメータ依存性が低くカーネルの設計も不要であること等から,従来よりも実用性の高い方法だと言える。(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *活動電位 ,  *パターン認識 ,  *パターン分類 ,  選択性 ,  中性化 ,  前腕 ,  生体計測 ,  マンマシンインタフェイス
準シソーラス用語： クラス ,  誤検出 ,  身体動作 ,  低減 ,  表面筋電位

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (4件)：

• 吉川雅博. 筋電位を利用したサポートベクターマシンによる手のリアルタイム動作識別. 信学論(D). 2009, J92-D, 1, 93-103
• 川田浩史. 選択的不感化ニューラルネットを用いた表面筋電位信号からの手の動作識別. 信学技報(NC). 2010, 110, 83, 37-44
• 野中和明. 階層型ニューラルネットの2変数関数近似能力の比較. 信学論(D). 2011, J94-D, 12, 2114-2125
• CHANG, C. C. LIBSVM : A Library for Support Vector Machines. http:///www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm. 2001

タイトルに関連する用語 (4件)： Vs ,  ニューラルネット ,  筋電 ,  多クラス分類