パターンが作るグラスマン多様体上に識別に最適な計量を導入し,脳コンピュータインターフェースに応用する研究を行った.公開ベンチマークを利用して識別実験を行ったところ,共空間パターンやその拡張手法を同時に利用することにより,提案手法は従来手法単体で用いたときよりも有意に高い識別性能を示した.特に共空間パターン法の拡張であるCSSSP法と提案法を組み合わせたものが最も高い性能を示した.また,脳信号識別問題において,識別問題の最適解とベイズ識別に基づくスパース最適化を同時に行うことで,電極選択と識別器の設計を同時に行うアルゴリズムを提案した.
|