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J-GLOBAL ID：201402292880863889   整理番号：14A0386174

画像注視時の脳波特徴量を用いた画像分類に関する検討(2)-単一試行の脳波から算出された特徴量の有効性の検証-

A Note on Image Classification Using EEG Features during Watching Images: (2)-Verification of Using EEG Features Extracted From Single-Trial EEG for Classification-

著者 (3件)： 川上拓也 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
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： 113  号： 434(IE2013 95-132)  ページ： 199-204  発行年： 2014年02月10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： 本文では,単一試行の脳波から算出される特徴量を用いた画像分類の有効性について検討する。一般に,外部からの聴覚的,視覚的な刺激に対して誘発される脳波を分析する際は,被験者に対し同一の刺激を複数回提示した際の脳波の加算平均を測定値として用いる。このような測定値に基づき,従来研究では,事象関連電位を抽出することでBrain Machine Interface(BMI)などの実現を試みている。しかしながら,現状の試みにおける繰り返しの刺激では,被験者に負担を与えるだけではなく,複雑な刺激に対しても適用可能な手法を実現するためには,単一試行による脳波の活用を検討する必要がある。そこで本文では,単一試行の脳波を用いた画像分類手法について検討を行い,実験によりその性能を評価する。(著者抄録)

シソーラス用語： *脳波 ,  *分類 ,  情報 ,  *パターン認識 ,  試行 ,  評価 ,  指標 ,  最適化手法 ,  信号解析 ,  ユーザインタフェイス ,  人間機械系 ,  検証 ,  特徴量 ,  EMアルゴリズム
準シソーラス用語： 画像特徴量 ,  *画像分類 ,  期待値最大化 ,  有効性評価

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 注視 ,  脳波 ,  特徴量 ,  画像分類 ,  試行 ,  検証