教師あり次元削減による指尖脈波に基づくストレス状態分類に関する考察(スマートパーソナルシステム,一般)
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概要
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本研究では,安静状態と疲労・ストレス状態を高精度に識別することを目的として,多数の特徴量から適切な潜在変数の抽出を試みる.指尖脈波から得られる特徴量は異なる物理量を含むので,特徴量間の単純な比較は適していない.ここでは,複数の尺度で表現されたデータ間の類似性に基づきデータ分布を低次元空間で再構築するMultiple Relational Embedding (MRE)を利用する.MREでは,尺度として,データのクラス情報を利用することも可能で,識別に適したデータを得ることが可能であるので,識別精度の向上が期待できる.古典的な手法である判別分析による次元削減と比較し,考察を行う.
- 2011-06-02
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