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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-11-17 17:00 ［ポスター講演］Importance-Weighted Covariance Estimation for Robust Common Spatial Pattern Alessandro Balzi（PoliMi）・○Florian Yger・Masashi Sugiyama（Univ. of Tokyo）  IBISML2014-40 |
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| 抄録 | （和） | (事前公開アブストラクト) Non-stationarity is an important issue for practical applications of machine learning methods. This issue particularly affects Brain-Computer Interfaces (BCI) and tends to make their use difficult. In this paper, we show a practical way to make Common Spatial Pattern (CSP), a classical feature extraction that is particularly useful in BCI, robust to non-stationarity. To do so, we did not modify the CSP method itself, but rather make the covariance estimation (used as input by every CSP variant) more robust to non-stationarity. Those robust estimators are derived using a classical importance-weighting scenario. Finally, we highlight the behaviour of our robust framework on a toy dataset and show gains of accuracy on a real-life BCI dataset. |
| （英） | Non-stationarity is an important issue for practical applications of machine learning methods. This issue particularly affects Brain-Computer Interfaces (BCI) and tends to make their use difficult. In this paper, we show a practical way to make Common Spatial Pattern (CSP), a classical feature extraction that is particularly useful in BCI, robust to non-stationarity. To do so, we did not modify the CSP method itself, but rather make the covariance estimation (used as input by every CSP variant) more robust to non-stationarity. Those robust estimators are derived using a classical importance-weighting scenario. Finally, we highlight the behaviour of our robust framework on a toy dataset and show gains of accuracy on a real-life BCI dataset. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Covariance estimation / Common Spatial Pattern / Brain-Computer Interface / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-40, pp. 41-48, 2014年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-40 | |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) | |
| 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 | IBISML2014-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2014-11-17 - 2014-11-19 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-11-IBISML |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Importance-Weighted Covariance Estimation for Robust Common Spatial Pattern |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Covariance estimation |
| キーワード(2)（和/英） | / Common Spatial Pattern |
| キーワード(3)（和/英） | / Brain-Computer Interface |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | Alessandro Balzi / Alessandro Balzi / |
| 第1著者 所属（和/英） | Politecnico di Milano (略称： PoliMi) Politecnico di Milano (略称： PoliMi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Florian Yger / Florian Yger / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 将 / Masashi Sugiyama / |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2014-11-17 17:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2014-40 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.306 |
| ページ範囲 | pp.41-48 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) |
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