準教師有学習を用いたBCIのためのEEGのオンラインクラスタリング
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概要
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ブレインコンピュータインターフェース(BCI)は、特定の装置を用いて脳の状態を測定し、信号を解析することで直接的にコンピュータを操作することの出来るインターフェースである。一般にBCIには、被験者の思考・動作とその際に脳から得られる信号は常にその関係を変化させており、一度学習を終えても時間が経つにつれて認識率が次第に下がっていくという問題が挙げられる。本論文では、準教師有学習のうちの一つであるTransductive SVM (TSVM)を用いることで、認識率の低下をある程度防げることを主張する。またTSVMを逐次学習させることにより、オンラインで動作可能な、EEGを用いた非侵襲型のBCIを提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-07
著者
-
佐藤 誠
東京工業大学 精密工学研究所
-
小池 康晴
東京工業大学精密工学研究所
-
辛 徳
東京工業大学
-
小島 量
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
小池 康晴
Jst‐crest
-
小池 康晴
東京工業大学 ; 科学技術振興機構crest
-
佐藤 誠
東京工業大学
-
薗頭 宏治
東京工業大学
-
DASALLA Charles
東京工業大学
-
LI Yan
東京工業大学
-
Shin Duk
Toyota Central R&d Laboratories Inc.
-
小池 康晴
東京工業大学
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