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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
5ページ |
■発行日
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2017/03/01 |
| ■タイトル |
Using a Simple Electroencephalograph for Activity Recognition of Learners |
| ■タイトル(英語) |
Using a Simple Electroencephalograph for Activity Recognition of Learners |
| ■著者名 |
Kensuke Baba (Artificial Intelligence Research Center, Fujitsu Laboratories Ltd.), Hiromichi Abe (Kyushu University), Shigeru Takano (Kyushu University) |
| ■著者名(英語) |
Kensuke Baba (Artificial Intelligence Research Center, Fujitsu Laboratories Ltd.), Hiromichi Abe (Kyushu University), Shigeru Takano (Kyushu University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.137 No.3 （2017） 特集：量子ビームによるナノバイオサイエンス技術
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| ■本誌掲載ページ |
542-546ページ |
| ■原稿種別 |
論文／英語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/137/3/137_542/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
Activity recognition，brain wave data，simple electroencephalograph，data mining，machine learning |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Understanding the states or emotions of learners at a lecture is expected to be useful for improving lecture quality. In our work, we tried to recognize two activities of learners by using their brain wave data to estimate their states. While existing analyses of brain wave data for activity recognition used standard bands such as α and β as features, we used other bands with higher and lower frequencies to compensate for the coarseness of simple electroencephalographs. We conducted experiments on recognizing two activities performed by six subjects with brain wave data captured by a simple electroencephalograph. We applied a support vector machine to 8-dimensional vectors corresponding to eight bands of the brain wave data. The results show that using the eight bands yielded higher accuracy compared than that obtained with the standard features based on at most four bands. |
| ■版 型 |
A4 |
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