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J-GLOBAL ID：201702268699606444   整理番号：17A1251188

対称正定値行列の双線形サブ多様体学習に基づく運動画像分類【Powered by NICT】

Motor Imagery Classification Based on Bilinear Sub-Manifold Learning of Symmetric Positive-Definite Matrices

著者 (5件)： Xie Xiaofeng (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Yu Zhu Liang (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Lu Haiping (Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong, China) ,  Gu Zhenghui (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Li Yuanqing (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 25  号： 6  ページ： 504-516  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 運動イメージ脳-コンピュータインタフェイス(BCI)では,脳波(EEG)信号の対称正定値(SPD)共分散行列は重要な識別情報を持っている。本論文では,Riemann距離を持つSPD行列の空間は,高次元Riemann多様体であるという事実を利用することによる運動画像EEG信号を分類するために意図した。高次元多様体上の従来の分類法に関連した過剰適合と重い計算問題を緩和するために,高次元Riemann多様体からの固有部分多様体学習のためのフレームワークを提案した。SPD空間の特別な場合を考慮して,局所幾何学量及び元の多様体の大域的構造の保存を最大化する双線形マッピングを同定することにより固有部分多様体を学習するために導出した簡単であるが効率的な双線形部分多様体学習(BSML(生物情報シーケンス・マーク)アルゴリズム。学習固有部分多様体に関するデータを分類するために提案されている二BSML(生物情報シーケンス・ベース分類アルゴリズム。脳波の分類の実験的評価はBSML(生物情報シーケンス・マーク法は約5×より速く,競合するアルゴリズムと比較して,より高い分類精度を持つ固有部分多様体を抽出することを明らかにした。BSML(生物情報シーケンス・マークも小さい訓練データセット,BCI研究にみられるようなに対して強いロバスト性を示した。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： *多様体 ,  脳波 ,  アルゴリズム ,  Riemann空間 ,  *画像 ,  *線形性 ,  *学習 ,  ロバスト性 ,  高次元
準シソーラス用語： 訓練データ ,  分類精度 ,  部分多様体 ,  共分散行列 ,  *画像分類 ,  *多様体学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  情報工学基礎理論一般  (JB01000T) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 対称 ,  行列 ,  線形 ,  サブ ,  多様体学習 ,  運動 ,  画像分類