[B-19-5] 脳波の特徴抽出に基づく手の握り動作の識別
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：EEG(表皮脳波)、ウェアラブルロボット、特徴抽出、CSP(共通空間パターン)、LDA(線形判別分析)
産業ロボットや救援ロボット等の分野への応用が期待されているウェアラブルロボット義手を脳波で制御することを目的として，機械学習の手法の一つである共通空間パターン法(CSP)と線形判別分析(LDA)を適用することで手の握り運動と開き運動の識別を試みた．手の開閉運動を行ったときの脳波を測定し，δ波(1－4 Hz)，α波(8－13 Hz)，β波(14－30 Hz)の周波数帯でフィルタリングした後，CSPとLDAを適用して握り運動と開き運動の正答率を算出した．その結果，Train dataが少ない場合でも約100%の正答率を達成した．今後の課題として，識別時間の短縮やリアルタイム制御の実現が挙げられる．
講演論文集PDFを閲覧したい場合はパスワードを入力してください。
パスワードは、講演参加申込者、聴講参加申込者にメールで御連絡しております。