| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-07-18 |
| タイトル |
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タイトル |
脳波を用いた複数特徴量の組み合わせによる生体認証 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Biometric Authentication based on Multi-feature Combination using EEG |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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奈良女子大学 |
| 著者所属 |
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奈良女子大学 |
| 著者所属 |
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奈良女子大学 |
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奈良女子大学 |
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奈良女子大学 |
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en |
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Nara Women's University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Women's University |
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en |
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Nara Women's University |
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en |
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Nara Women's University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Women's University |
| 著者名 |
石川, 由羽
西畑, かおり
高田, 雅美
鴨, 浩靖
城, 和貴
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| 著者名(英) |
Yu, Ishikawa
Kaori, Nishibata
Masami, Takata
Hiroyasu, Kamo
Kazuki, Joe
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
脳と機械を直結する Brain Machine Interface 技術の研究が盛んに行われている．我々は BMI で使用される認証技術として，脳波を用いた個人認証の提案を行う．脳波個人認証の研究は，多方面から進められている．本稿では，従来研究で提案されている複数特徴量を組み合わせることで，より精度の良い脳波認証を目指す．特徴量の組み合わせにはアンサンブル学習の 1 つである AdaBoost を使用する．特徴量と使用電極の組み合わせパターンを考慮することで，より適切な識別器の生成を行う．また，AdaBoost を用いた認証手法を提案する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）
巻 2016-MPS-109,
号 8,
p. 1-4,
発行日 2016-07-18
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MPS16109008.pdf (1.1 MB)
