| 研究課題/領域番号 |
24700163
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
鷲沢 嘉一 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 助教 (10419880)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2014年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2013年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2012年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | パターン識別 / 機械学習 / 生体信号処理 / 脳信号処理 / グラスマン多様体 / カーネルトリック / 脳コンピュータインターフェース / 脳波 / EEG / カーネル主成分分析 / パターン認識 / 事象関連脱同期 / Grassmann多様体 / Mahalanobis距離 / 共空間パターン |
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| 研究成果の概要 |
顔画像やシーケンシャルな動画像，時系列脳信号などから，判別や可視化などに必要な，パターン固有の特徴を抽出する問題を扱う．本研究ではこれらパターンを線形近似した部分空間の集合であるグラスマン多様体を考え，この多様体上にパターンの分布を考慮したマハラノビス距離を導入することにより，パターンの変動を表現し，精度の高い識別を実現する．さらにパターンをグラスマン表現する際にパターン固有の信号空間と雑音部分空間を分離するが，ハードに分離を行うことに相当するグラスマン表現を拡張し，ソフトに分離を行うことができる拡張グラスマン表現を提案した．脳信号処理を含む様々な問題に提案法を適用し，有効性を示した．
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