| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2014-12-03 16:25
電動車椅子の動作速度を可変とするBCI制御 ○小林伸彰・中川匡弘(長岡技科大) NLP2014-106 |
| 抄録 |
(和) |
脳と外部デバイスを繋ぐコミュニケーションインターフェースとしてブレイン・コンピュータ・インタフェース (Brain-computer Interface;BCI) が注目されている.BCIの実現には脳の状態を高精度に認識する手法の確立が必須で,その実現には課題が多い.本稿では,脳波計測より得られたデータから感性を定量化する感性フラクタル次元解析手法 (Emotion Fractal Analysis Method; EFAM) を用いて,喜怒哀楽等の情動を高精度に識別・認識し,その情報を用いて電動車椅子を制御する全く新しい形のBCIシステムを提案する.本手法を用いれば,喜怒哀楽の4感性に対して約50-66 %の高い平均感性認識率,約97 %以上の非常に高い感性分離率を得る事ができる.今回,我々はEFAMがリアルタイムで識別した感性データに基づいて,電動車椅子を制御するBCI制御回路を新たに開発した.本BCI制御回路を用いる事で,感性レベルの強度に比例して電動車椅子の速度を適応的に変化することができる. |
| (英) |
BCI (Brain-computer Interface) has been attracting attention as an interface to connect the brain to external devices. However, it is essential to establish methods to recognize the brain state accurately in order to implement BCI, and a number of challenges still remain. Here, we suggest a novel BCI system that accurately recognizes and isolates emotions like delight, anger, sorrow, and pleasure using an Emotion Fractal Analysis Method (EFAM), which can quantify emotions based on data obtained by electroencephalography, and control an electric wheelchair using the information. With this method, a high average rate of recognizing emotions (delight, anger, sorrow, and pleasure) of 55-60% and markedly high rate of isolating them of over 97% can be achieved. We developed the BCI circuit to control an electric wheelchair based on data on emotions obtained in real-time by EFAM. Using this circuit, the speed of an electric wheelchair can be adjusted by the intensity of emotions. |
| キーワード |
(和) |
感性フラクタル解析手法 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) / ブレイン・アフェクティブ・インタフェース (BAI) / / / / / |
| (英) |
Emotional Fractal Analysis Method / Brain-computer Interface (BCI) / Brain-affective Interface (BAI) / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 348, NLP2014-106, pp. 41-46, 2014年12月. |
| 資料番号 |
NLP2014-106 |
| 発行日 |
2014-11-26 (NLP) |
| 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 |
NLP2014-106 |