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J-GLOBAL ID：201702272552450142   整理番号：17A1273238

ハイブリッド分類器によるマルチクラスの運動イメージ分類のための収縮推定量に基づく共通空間パターン【Powered by NICT】

Shrinkage estimator based common spatial pattern for multi-class motor imagery classification by hybrid classifier

著者 (3件)： Sharbaf Mohammadreza Edalati (Faculty of Biomedical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Fallah Ali (Faculty of Biomedical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Rashidi Saeid (Faculty of Biomedical Engineering, Islamic Azad University, Science and Research branch, Tehran, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPRIA  ページ： 26-31  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： 運動イメージB CIは,肢を動かすことができない者障害者を支援する非常に有用なシステムである。これらのシステムは,実際の動作なしでの運動イメージから作られていることを脳活性パターンを用いた。本論文では,EEGベースの多クラス運動イメージ信号を分類するための強化された1対1(OVO)構造を提案した。収縮推定量に基づく共通空間パターン(CSP)は,従来のCSPの欠点を克服するために使用されている。収縮推定量はCSPと過剰適合を正則化することを共分散行列を推定するための手順である。BCI競技IVデータセットの四クラス分類の結果は,2a,を性能は0.61カッパスコアに改善されることを示した。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： 正則化 ,  *推定量
準シソーラス用語： 競技 ,  共分散行列 ,  *空間パターン ,  *運動イメージ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 分類器 ,  マルチ ,  クラス ,  運動イメージ ,  分類 ,  収縮 ,  推定量 ,  空間パターン