| 研究概要 |
多チャンネル観測信号からのブラインド信号抽出法と正則化を用いた2次識別法,最適境界識別法を新たに開発した.
多チャンネル観測信号からのブラインド信号抽出法は,センサを複数用いて対象の観測を行う場合に,ある条件において目的の信号を効率よく推定する手法であり,観測技術一般に普遍的に用いることのできる技術である.また,同時にセンサに含まれる信号の強度も同時に推定することにより,後段の識別時の特徴としても利用することができる.また,この手法を脳信号処理に応用し,脳信号の信号源推定やmu律動成分の非同期検出に有効であることを示した.
正則化を用いた2次識別法では,従来法で用いられていた行列の階数の制約下での近似をTikhonov正則化とすることにより,パラメータが実数で精度の高い識別器を提案した.従来法では,階数低減を行うため,パターンに含まれる特徴が無視されるという性質があったが,Tikhonov正則化では階数低減を行わないため固有値に応じた特徴が識別に用いられる.また,パラメータが実数であるため,最適なパラメータ設定が出来るという特長がある.各種ベンチマークを用いた比較では従来法よりも高い識別性能を示した.
最適境界識別法では,標本に対する経験誤差と識別器の複雑さを同時に測ることにより,外れ値やミスラベリングに頑健で,汎化能力の高い識別器を開発した.識別実験ではサポートベクタマシンやマルチクラスサポートベクタマシンの両方よりも,学習サンプルのミスラベリングに対して,提案手法が高い頑健性を示した.
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