信頼度に基づく自動再送要求のP300 spellerへの適用に関する一検討(BCI/BMIとその周辺)
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概要
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近年,Brain-Computer Interface(BCI)の研究が盛んに行われている.BCIにより,思考するだけで機械を制御することや,他者とのコミュニケーションをとることができると期待される.その中でも特徴としてP300を用いるP300 spellerが知られている.P300を捉える際,一般的には複数のEEGデータの加算平均を用いる.加算平均法では,データ数が多いほど正答率が上がり,少ないほど速い文字入力が可能である.一方,信頼度に基づく自動再送要求は,判別しやすさを表す最大尤度を基準として用い,ユーザに思考の継続を要求するもので,判別率の低下を抑えつつ,加算するデータ数を減少させることができる.本稿では,BCI Competition dataに本手法の適用を試み,その効果を検証する.
- 2009-11-05
著者
-
古橋 武
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
-
吉川 大弘
名古屋大学大学院工学研究科
-
古橋 武
名古屋大学
-
吉川 大弘
名古屋大学
-
高橋 弘武
名古屋大学
-
金田 佑介
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
-
高橋 弘武
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
-
金田 佑介
名古屋大学大学院 工学研究科 計算理工学専攻
-
高橋 弘武
名古屋大学 大学院工学研究科 計算理工学専攻
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