| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-11-18 18:10 脳波識別における事後確率推定精度の比較検討 ～ サポートベクターマシンと関連ベクターマシンの比較 ～ ○高橋弘武・吉川大弘・古橋 武（名大）  NC2010-61 |
|
| 抄録 | （和） | 識別問題における事後確率は，識別結果の棄却判定等に用いることができる有用な情報である． 例えば，脳波などの識別結果を用いて機器制御を行うBCIの性能改善を目的とし，著者らが提案した信頼度に基づく自動再送要求（RB-ARQ）は，個々の脳波データの信頼度の算出に事後確率を用いている． 本稿では，事後確率の推定精度，並びに棄却法及びRB-ARQを適用した際の識別性能に関して，LDA，SVM，及び関連ベクトルマシン（RVM）を比較した． 実験の結果，RB-ARQを適用したP300 spellerにおいてはLDAが，棄却法を適用した運動想起データにおいてはRVMが最も適した識別器であることがわかった． |
| （英） | The posterior probability in classification is useful information, which can be used for the rejection of uncertain classification results, for example. Reliability-based automatic repeat request (RB-ARQ), proposed by the authors to improve the performance of the brain-computer interface, also utilizes it. This paper compares three types of classifiers: LDA, SVM, and relevance vector machine (RVM), in terms of the estimation accuracy of the posterior probability and the classification performance when the rejection and RB-ARQ are applied. The results show that LDA is the best for the P300 speller with RB-ARQ, and RVM is the best for a motor imagery task with the rejection. |
|
| キーワード | （和） | 事後確率 / サポートベクトルマシン / 関連ベクトルマシン / ブレインコンピュータインターフェイス / / / / |
| （英） | Posterior probability / Support vector machine / Relevance vector machine / Brain-computer interface / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 295, NC2010-61, pp. 47-52, 2010年11月. | |
| 資料番号 | NC2010-61 | |
| 発行日 | 2010-11-11 (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 | NC2010-61 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2010-11-18 - 2010-11-19 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | BCI/BMIとその周辺，一般 |
| テーマ（英） | BCI/BMI, NC and MBE |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2010-11-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 脳波識別における事後確率推定精度の比較検討 |
| サブタイトル（和） | サポートベクターマシンと関連ベクターマシンの比較 |
| タイトル（英） | Comparison of Precision in Posterior Probability Estimation for Classification of Electroencephalogram |
| サブタイトル（英） | Comparision of Support Vector Machine and Relevance Vector Machine |
| キーワード(1)（和/英） | 事後確率 / Posterior probability |
| キーワード(2)（和/英） | サポートベクトルマシン / Support vector machine |
| キーワード(3)（和/英） | 関連ベクトルマシン / Relevance vector machine |
| キーワード(4)（和/英） | ブレインコンピュータインターフェイス / Brain-computer interface |
| 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） | 高橋 弘武 / Hiromu Takahashi / タカハシ ヒロム |
| 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） | 吉川 大弘 / Tomohiro Yoshikawa / ヨシカワ トモヒロ |
| 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） | 古橋 武 / Takeshi Furuhashi / フルハシ タケシ |
| 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） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-11-18 18:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2010-61 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.295 |
| ページ範囲 | pp.47-52 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-11-11 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]