オンライン学習型超高速特徴生成に基づく次世代手首EMGインタフェースの開発
【研究分野】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究キーワード】
手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 / 特徴生成 / ソフトコンピューティング / 統計アルゴリズム / EMG(筋肉電位) / 学習 / 生体信号処理
【研究成果の概要】
本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性も検証した.
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 満倉 靖恵 | 東京農工大学 | 大学院・生物システム応用科学府 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2007 - 2008
【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)