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J-GLOBAL ID：201502202498970690   整理番号：15A0481472

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(4)-複数のユーザの脳波を用いた分類精度の検証-

A Note on Image Classification Using EEG Features during Watching Images (4)-Verification of Using Multiple Users’ EEG Signals-

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： 114  号： 460(IE2014 67-86)  ページ： 185-190  発行年： 2015年02月16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,画像を注視している際に測定される複数のユーザの脳波...

シソーラス用語： 画像 ,...
準シソーラス用語： 分類精度 ,...

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分類 (1件)： 生体計測・解析一般  (EL03010R)

引用文献 (20件)：

• M. Haseyama, T. Ogawa, and N. Yagi, “A review of video retrieval based on image and video semantic understand- ing,“ ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol.1, no.1, pp.2-9, 2013.
• L. Fei-Fei, R. Fergus, and P. Perona, “Learning generative visual models from few training examples: An incremental bayesian approach tested on 101 object categories,“ in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, pp.178-178, 2004.
• J. Wang, J. Yang, K. Yu, F. Lv, T. Huang, and Y. Gong, “Locality-constrained linear coding for image classification,“ in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.3360-3367, 2010.
• T. Kawakami, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Novel image classification based on integration of EEG and visual features via mslpcca,“ in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2015. to appear.
• C. Cortes and V. Vapnik, “Support-vector networks,“ Machine Learning, vol.20, pp.273-297, 1995.

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