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J-GLOBAL ID：201702241850551903   整理番号：17A1358319

監視応用のための協調ブレイン・コンピュータ・インタフェイスを介した標的顔認識における増強グループパフォーマンス【Powered by NICT】

Augmenting group performance in target-face recognition via collaborative brain-computer interfaces for surveillance applications

著者 (3件)： Valeriani Davide (Brain Computer Interfaces and Neural Engineering Laboratory, School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, CO4 3SQ Colchester, UK) ,  Cinel Caterina (Brain Computer Interfaces and Neural Engineering Laboratory, School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, CO4 3SQ Colchester, UK) ,  Poli Riccardo (Brain Computer Interfaces and Neural Engineering Laboratory, School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, CO4 3SQ Colchester, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NER  ページ： 415-418  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,監視カメラから記録された混雑シーン中のターゲット面のグループベースの認識を改善するためのハイブリッド協調ブレイン・コンピュータ・インターフェース(cBCI)を提案した。cBCIはユーザの意思決定の信頼性を推定するために脳波と応答時間から抽出したニューラル特徴の組み合わせを使用した。グループ意思決定は,これらの信頼性の高い推算値に従って個々の応答を重量測定により得られた。10名の参加者を用いて得られた結果は,提案したcBCIは大部分に基づく伝統的なグループ意思決定で7%まで決定誤差を改善することを示した。cBCIにより得られた信頼性の高い推算値は各決定後の参加者によって報告された信頼よりもより正確でロバストである。これらの結果は,cBCIsは,現実的なシナリオにおけるヒト増強の有効な手段であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 応答時間 ,  ロバスト性 ,  *意思決定 ,  ヒト ,  信頼性 ,  推定量 ,  脳波 ,  重量測定
準シソーラス用語： グループ意思決定 ,  監視カメラ ,  *ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 応用 ,  協調 ,  ブレイン・コンピュータ・インタフェイス ,  標的 ,  顔認識 ,  増強 ,  グループ ,  パフォーマンス