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講演抄録/キーワード
講演名 2012-03-16 14:10
P300 Spellerにおける未知データを用いた追加学習による学習時間の短縮に関する一検討
金 海高橋弘武吉川大弘古橋 武名大NC2011-186
抄録 (和) There are a lot of researches on Brain-Computer Interface which could be used for robot control and text input by analyzing users’ electroencephalogram. In general, classifier(s) is used for EEG classification such as Linear Discriminant Analysis (LDA), and it needs to be trained with some known data before classification. For improving the classification accuracy, a large number of training data is necessary, and measuring it often gives a lot of burdens to the user. Thus, the purpose of this research is to reduce the number of data required for training.
This paper proposes a retraining approach which based on classified data along with training data, and investigates its performance on BCI text input system called P300 speller. The P300 speller provides “Backspace” which could delete the misclassified letters, thus it could be assumed that an inputted letter has been correctly classified if it has not been deleted by the Backspace. In the proposed approach, such letters could be used for retraining. The proposed approach could make it possible to reduce the number of training data. 
(英) There are a lot of researches on Brain-Computer Interface which could be used for robot control and text input by analyzing users’ electroencephalogram. In general, classifier(s) is used for EEG classification such as Linear Discriminant Analysis (LDA), and it needs to be trained with some known data before classification. For improving the classification accuracy, a large number of training data is necessary, and measuring it often gives a lot of burdens to the user. Thus, the purpose of this research is to reduce the number of data required for training.
This paper proposes a retraining approach which based on classified data along with training data, and investigates its performance on BCI text input system called P300 speller. The P300 speller provides “Backspace” which could delete the misclassified letters, thus it could be assumed that an inputted letter has been correctly classified if it has not been deleted by the Backspace. In the proposed approach, such letters could be used for retraining. The proposed approach could make it possible to reduce the number of training data.
キーワード (和) BCI / P300 speller / Incremental training / Training time / / / /  
(英) BCI / P300 speller / Incremental training / Training time / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 483, NC2011-186, pp. 381-386, 2012年3月.
資料番号 NC2011-186 
発行日 2012-03-07 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2011-186

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2012-03-14 - 2012-03-16 
開催地(和) 玉川大学 
開催地(英) Tamagawa University 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2012-03-MBE-NC 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) P300 Spellerにおける未知データを用いた追加学習による学習時間の短縮に関する一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study on reduction of pre-training time based on incremental training with unknown data for P300 speller 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) BCI / BCI  
キーワード(2)(和/英) P300 speller / P300 speller  
キーワード(3)(和/英) Incremental training / Incremental training  
キーワード(4)(和/英) Training time / Training time  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 金 海 / Hai Jin / キン カイ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 弘武 / Hiromu Takahashi / タカハシ ヒロム
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉川 大弘 / Tomohiro Yoshikawa / ヨシカワ トモヒロ
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 古橋 武 / Takeshi Furuhashi / フルハシ タケシ
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2012-03-16 14:10:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2011-186 
巻番号(vol) vol.111 
号番号(no) no.483 
ページ範囲 pp.381-386 
ページ数
発行日 2012-03-07 (NC) 


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