著者

生野 貴洋 片山 喜規 伊良皆 啓治

出版者

電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

雑誌

電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 平成23年度電気関係学会九州支部連合大会(第64回連合大会)講演論文集

巻号頁・発行日

pp.47, 2011-09-26 (Released:2013-03-05)

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複数の信号が混合した信号から統計的に独立な成分を抽出する方法として、独立成分分析(Independent Component Analysis : ICA)がある。ICAは、さまざまな分野で研究がおこなわれており、音源分離や脳波解析の分野への応用が進んでいる。特に、脳波解析においては生体に起因するアーチファクトや外部電源等のノイズの除去に利用できることが知られている。本研究では、ICAを用いた脳波に含まれるアーチファクトの除去手法を提案する。ICAによって抽出された独立な成分のうち、アーチファクト成分を選択、除去し、その後アーチファクト以外の成分を用いて脳波の再構築を行う。

著者

慎 重弼 アリ ムハマドマスルール 片山 喜規 迫江 博昭

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解

巻号頁・発行日

vol.97, no.325, pp.1-8, 1997-10-17

被引用文献数

1

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キューブサーチは筆順自由なオンライン文字認識のために提案された, 画対応のサーチアルゴリズムである. 本論文では, キューブサーチを拡張し, オンライン文字認識における画間相互情報の利用法を提案する. キューブサーチで入力パターンと標準パターンの間で, 画間相互情報を検出し, それを利用することにより精度の高い認識が可能になることを示す. 画数固定で教育漢字882種18035文字をテストパターンとして用いて, 認識実験を行い, 現実的なリソースで実用的に計算できることと, 高い認識能力があることとを示す.