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登録内容 (EID=154513)

EID=154513EID:154513, Map:0, LastModified:2014年11月23日(日) 18:22:27, Operator:[伊藤 伸一], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[福見 稔], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨):
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.工学部.知能情報工学科.基礎情報工学講座 [継承]
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): (英)   (日) アルゴリズムの提案,論文執筆を担当,ただし,共著でありページの抽出は困難   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2.満倉 靖恵 ([慶應義塾大学])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3. (英) Saito Takafumi (日) 齋藤 隆文 (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4. (英) Miyamura Hiroko (日) 宮村 浩子 (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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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])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) EEG Characteristic Extraction Method of Listening Music and Objective Estimation Method Based on Latency Structure Model in Individual Characteristics  (日) 個人特性を考慮した潜在構造モデルによる音楽聴取時の脳波特徴抽出法と客観的評価方法   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) EEG is characterized by the unique and individual characteristics. Little research has been done to take into account the individual characteristics when analyzing EEG signals. Often the EEG has frequency components which can describe most of the significant characteristics. Then there is the difference of importance between the analyzed frequency components of the EEG. We think that the importance difference shows the individual characteristics. In this paper, we propose a new EEG extraction method of characteristic vector by a latency structure model in individual characteristics (LSMIC). The LSMIC is the latency structure model, which has personal error as the individual characteristics, based on normal distribution. The real-coded genetic algorithms (RGA) are used for specifying the personal error that is unknown parameter. Moreover we propose an objective estimation method that plots the EEG characteristic vector on a visualization space. Finally, the performance of the proposed method is evaluated using a realistic simulation and applied to a real EEG data. The result of our experiment shows the effectiveness of the proposed method.  (日) 本論文では,以下の3点に着目し,脳波の特徴精度向上のための手法を提案した.1点目は,脳波インタフェース応用を考慮し,一つのセンサから得られる情報のみを使用する.2点目は,脳波の問題点の一つである個人差による特徴抽出精度の低下軽減のため,一般的な統計学モデルの一つである潜在構造モデルのモデル誤差を,個人誤差と定義したモデルの考案である.なお,個人誤差は未知のパラメータであるため,実数値GAを用いて最適化している.3点目は,特徴抽出精度を客観的に評価するため,可視化空間へ写像することである.さらに,音楽聴取時の脳波データを用いて,聴取曲を分類する問題に適用し,有効性を検証した.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) (日) 脳波 (読) [継承]
2. (英) (日) 個人特性 (読) [継承]
3. (英) (日) 潜在構造モデル (読) [継承]
4. (英) (日) 遺伝的アルゴリズム (読) [継承]
5. (英) (日) 可視化 (読) [継承]
6. (英) electroencephalogram (日) (読) [継承]
7. (英) individual characteristics (日) (読) [継承]
8. (英) latency structure model (日) (読) [継承]
9. (英) real-coded genetic algorithms (日) (読) [継承]
10. (英) visualization (日) (読) [継承]
発行所 (推奨): 電気学会 [継承]
誌名 (必須): 電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌) ([電気学会])
(pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)

ISSN (任意): 0385-4221
ISSN: 0385-4221 (pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)
Title: 電気学会論文誌. C
Supplier: 一般社団法人 電気学会
Publisher: The Institute of Electrical Engineers of Japan
 (J-STAGE  (J-STAGE  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
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(必須): 127 [継承]
(必須): 6 [継承]
(必須): 874 881 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2007年 6月 初日 (平成 19年 6月 初日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/130000090464/ [継承]
DOI (任意): 10.1541/ieejeiss.127.874    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意): 130000090464 [継承]
WOS (任意):
Scopus (任意): 2-s2.0-34250004324 [継承]
評価値 (任意):
被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● 伊藤 伸一, 満倉 靖恵, 齋藤 隆文, 宮村 浩子, 福見 稔 : 個人特性を考慮した潜在構造モデルによる音楽聴取時の脳波特徴抽出法と客観的評価方法, 電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌), Vol.127, No.6, 874-881, 2007年.
欧文冊子 ● Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura, Takafumi Saito, Hiroko Miyamura and Minoru Fukumi : EEG Characteristic Extraction Method of Listening Music and Objective Estimation Method Based on Latency Structure Model in Individual Characteristics, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.127, No.6, 874-881, 2007.

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