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J-GLOBAL ID:202002282743395851   整理番号:20A0698256

MVBGM-MSに基づく画像注視時の脳活動データを用いた画像カテゴリの推定に関する検討

A Note on Estimation of Image Categories Using Brain Activity While Viewing Images Based on MVBGM-MS
著者 (4件):
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巻: 119  号: 421(ITS2019 30-56)  ページ: 79-83  発行年: 2020年02月20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)
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本稿では,画像注視時の脳活動データを用いた画像カテゴリの高精度な推定を実現するため,multi-view Bayesian generative model for multi-subject fMRI data(MVBGM-MS)を提案する.MVBGM-MSでは,脳活動データの被験者依存の影響を軽減するため,複数人の脳活動データにより共有される潜在表現を抽出する.さらに,得られた潜在表現と注視した画像から得られる視覚的な特徴量および意味的な特徴量との関連性を推定することで,脳活動データを用いた画像カテゴリの推定を実現する.実験では,MVBGM-MSの有効性および脳活動データを用いる被験者数を増やした際の推定精度の変化を検証する.(著者抄録)
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分類 (2件):
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