徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 伊藤 伸一([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])

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2. 伊藤 桃代([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])

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3. 佐藤 克也([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.機械科学系.知能機械学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.機械科学コース.知能機械学講座])

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4. 藤澤 正一郎

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5. 福見 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])

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(英) Preference Classification Method Using EEG Analysis Based on Gray Theory and Personality Analysis

(日) パーソナリティ分析と灰色理論に基づく脳波分析を用いた嗜好パターン分類法

(英) This paper introduces a method to classify the preference patterns of sounds on the basis of an electroencephalogram (EEG) analysis and a personality analysis. We analyze the EEG of the left prefrontal cortex by single-point sensing. For EEG recording, a dry-type sensor and few electrodes were used. The proposed feature extraction method employs gray relational grade detection on the frequency bands of EEG and egogram. The gray relational grade is used for extracting the EEG feature. The egogram is extracted for quantifying the subject's personality. The preference patterns generated when the subject is hearing a sound are classified using the nearest neighbor method. To show the effectiveness of the proposed method, we conduct experiments using real EEG data. These results show that the accuracy rate of the preference classification using the proposed method is better than that using the method that does not to consider the subject's personality.

(日) 本論文では，音刺激に対する嗜好パターンを脳波分析技術を用いて検出する手法を提案する．脳波分析では，脳波の周波数帯域間の関連性を灰色理論に基づいて分析し，灰色関連度を算出し，脳波の特徴量とみなす．脳波に含まれる個人差を緩和するために，ヒトの性格をエゴグラムを用いて定量化する．脳波の特徴量とエゴグラムを特徴ベクトルとし，嗜好パターンを分類する．実験検証の結果，提案手法の有効性を示すことが出来た．

1. (英) egogram / (日) エゴグラム / (読) エゴグラム
2. 脳波(electroencephalogram)
3. (英) Individual difference / (日) 個人差 / (読) コジンサ
4. (英) gray model / (日) 灰色理論 / (読) はいいろりろん
5. パターン認識(pattern recognition)