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登録内容 (EID=186321)

EID=186321EID:186321, Map:0, LastModified:2014年11月23日(日) 18:38:30, 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.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) A model for extracting personal features of an electroencephalogram and its evaluation method  (日) 脳波の個人特性推定モデルとその評価方法に関する一考察   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) This paper introduces a model for extracting features of an electroencephalogram (EEG) and a method for evaluating the model. In general, it is known that an EEG contains personal features. However, extraction of these personal features has not been reported. The analyzed frequency components of an EEG can be classified as the components that contain significant number of features and the ones that do not contain any. From the viewpoint of these feature differences, we propose the model for extracting features of the EEG. The model assumes a latent structure and employs factor analysis by considering the model error as personal error. We consider the EEG feature as a first factor loading, which is calculated by eigenvalue decomposition. Furthermore, we use a k-nearest neighbor (kNN) algorithm for evaluating the proposed model and extracted EEG features. In general, the distance metric used is Euclidean distance. We believe that the distance metric used depends on the characteristic of the extracted EEG feature and on the subject. Therefore, depending on the subject, we use one of the three distance metrics: Euclidean distance, cosine distance, and correlation coefficient. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed model, we perform a computer simulation using real EEG data.  (日) 脳波の特徴抽出精度向上ための手法と抽出された脳波の特徴データを客観的に評価する方法を提案した.特徴抽出は,一般的な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により行なう.その際に,未知のパラメータである個人誤差をRGAにより推定している.客観的評価は,目視できる3次元空間へ射影する方法を提案している.そして音楽聴取時の脳波データを用いて,提案手法の有効性を検証した.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) electroencephalogram (日) 脳波 (読) [継承]
2. (英) personal feature (日) 個人特性 (読) [継承]
3. (英) genetic algorithm (日) 遺伝的アルゴリズム (読) [継承]
4. (英) distance function (日) 距離関数 (読) [継承]
5. (英) k-nearest neighbor method (日) κ近傍法 (読) [継承]
6. (英) electroencephalogram (日) (読) [継承]
7. (英) personal feature (日) (読) [継承]
8. (英) genetic algorithm (日) (読) [継承]
9. (英) distance function (日) (読) [継承]
10. (英) -nearestneighbormethod (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): 129 [継承]
(必須): 1 [継承]
(必須): 17 24 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2009年 1月 1日 (平成 21年 1月 1日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/10023999126/ [継承]
DOI (任意): 10.1541/ieejeiss.129.17    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意): 10023999126 [継承]
WOS (任意):
Scopus (任意):
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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, 福見 稔 : 脳波の個人特性推定モデルとその評価方法に関する一考察, 電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌), Vol.129, No.1, 17-24, 2009年.
欧文冊子 ● Shin-ichi Ito, Yasue Mitsukura and Minoru Fukumi : A model for extracting personal features of an electroencephalogram and its evaluation method, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129, No.1, 17-24, 2009.

関連情報

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