研究課題/領域番号 |
26280054
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 一部基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
知覚情報処理
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
山下 幸彦 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (90220350)
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研究分担者 |
杉山 将 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)
田中 聡久 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (70360584)
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) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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配分額 *注記 |
16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)
2016年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2015年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2014年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
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キーワード | 多様体信号処理 / 局所独立方程式 / 局所等方独立方程式 / 計量学習 / 生体信号処理 / ブレイン・コンピュータ・インターフェース / ブレイン・コンピュータ・インターフェイス / 不完全交差学習 / コミティマシン |
研究成果の概要 |
距離構造に着目した多様体信号理論を構築するために,ガウス正規化カーネル関数を使った局所等方独立方程式の解法を確立し,局所等方独立な変化を与える作用素方程式を定義した。そして,少数教師データ時の計量の半教師付き学習法,パターンを部分空間に対応づける方法,そのグラスマン多様体に識別に適した計量を与える方法を開発した。また,確率密度比学習と畳み込みニューラルネットワークと組み合わせた画像異常検出法を開発し,手書き文字認識のために適した距離構造を求め,k近傍法に基づく手法としては最良の認識率を得た。さらに,脳卒中などによる麻痺患者の運動機能の再構築を可能にする運動意図読み取りの性能を向上させた。
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