徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [伊藤 伸一]/[伊藤 桃代]/[佐藤 克也]/[藤澤 正一郎]/[福見 稔]/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/[The Online Journal on Computer Science and Information Technology, OJCSIT]

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EID
286045
EOID
933074
Map
0
LastModified
2018年11月29日(木) 11:57:21
Operator
[ADMIN]
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TRUE
Censor
0
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伊藤 伸一
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種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  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])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  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])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  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])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 藤澤 正一郎
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  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])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(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

副題 任意
要約 任意

(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.

キーワード 推奨
  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)
発行所 推奨
誌名 必須 The Online Journal on Computer Science and Information Technology, OJCSIT(Infomesr.org)
(resolved by 2090-4517)
ISSN 任意
必須 4
必須 3
必須 276 280
都市 任意
年月日 必須 2014年 7月 初日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
機関リポジトリ 112402
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意