ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを併用したEEG信号識別手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-13

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): An Investigation of EEG Signal Discrimination Methods with Artificial Neural Networks and Support Vector Machine

著者名: 呉本 尭(山口大学),佐々木 敬彬(山口大学),間普 真吾(山口大学)

著者名(英語): Takashi Kuremoto|Takaaki Sasaki|Shingo Mabu

キーワード: 脳波識別|ニューラルネットワーク|サポートベクトルマシン|ブレインコンピュータインターフェース|EEG Signal Discrimination|Artificial Neural Network|Support Vector Machine|Brain-Computer Interface

要約(日本語): 脳から生じる電気信号を計測したEEGデータはブレインコンピュータインタフェースの実現に応用されつつある。脳内の活動（メンタルタスク）をEEG信号の識別によってそのパターンを認識することができる。本研究では，多層パーセプトロン(MLP)，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)，多層オートエンコーダ(SAE)をそれぞれサポートベクトルマシン(SVM)と併用したEEG信号識別手法を提案し，ベンチマークデータなどを用いた脳波識別実験の結果より，提案手法の有効性を確認した。

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