2007 Fiscal Year Annual Research Report
オンライン学習型超高速特徴生成に基づく次世代手首EMGインタフェースの開発
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19500193
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
福見 稔 The University of Tokushima, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究, 教授 (80199265)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
満倉 靖恵 東京農工大学, 大学院・生物システム応用科学府, 准教授 (60314845)
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| Keywords | ソフトコンピューティング / 統計アルゴリズム / EMG(筋肉電位) / 学習 / 生体信号処理 / Simple-FLDA |
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| Research Abstract |
まず、Simple-FLDAの定性的性質の理論解析を行った。特に、データの個数と次元の関係から判別分析でのクラス内分散をゼロにできる場合の条件と学習方法を調査した。また、この場合にクラス間分散を最大にするための効率的学習方について考察した。次に、クラス間分散とクラス内分散との比の値の変化が識別精度に与える影響を評価し、精度改善に適した方法を考察している(福見が担当)。
さらに、行列型判別分析(主成分分析による次元圧縮を伴う)との性能比較を行った。これは、顔画像のように、データ次元が2,500〜10,000程度の場合、及びEMG識別(データ次元400〜2,000程度)を対象として評価した(福見満倉が担当)。さらに、改良型Simple-FLDAの開発と非線形モデルへの拡張可能性を検討し、様々な問題での有効性評価を定量的に行った(満倉が担当)。これらの研究を進める際には、両者で議論を活発に行い、問題点を把握しながら進めた。福見がアルゴリズムめ基礎開発を主に担当し、実際のシミュレーションと検証、及び非線形モデル開発は満倉が主に担当している。
なお、この際の計算機は既存の設備を活用し、また学生アルバイトによる研究補助を利用するため、謝金を申請している。
これらの成果は、既に国際会議で発表済みであり、他の国際会議でも続報を公開していく予定である。さらに、近々、関連内容で論文投稿を予定している。
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