多チャンネル脳波信号のフラクタル次元部分空間を用いた感性測定に関する考察

摘要

It has been well appreciated that the nerval activity is only recorded in part in terms of electroencephalogram (EEG). Moreover, the signal is recorded as a mixed signal coming from various locations. We shall regard it as a signal from the closed blind system. The information of intention and perception will be evaluated by means of the fractal dimension analyses of the EEG signals. It has been examined to increase the contained information (amount of characteristics) using the difference between EEG channels and the multi fractal analyses. On the other hand, one way encounter the problem called "Curse of the dimensionality" in the field in the field of the pattern recognition. It is well known such a phenomenon that the recognition rate decreases oppositely while one increase the corresponding information in a simple manner. It has been reported that the insufficient data concerned with the dimension results in such a phenomenon. In this study, the dimension of the input signal will be reduces by means of the "Eigenspace Method" applied to the fractal dimension of EEG, and the influence of the recognition rate on it will be examined quantitatively, changing the number of data for present pattern recognition.%脳波信号（Electroencephalogram:EEG）では神経活動のほんの一部を記録しているに過ぎず，またその信号は様々な部位からの信号が混合された信号として現れてくる．我々はその信号に対して，ブラックボックスとして信号を扱い，その複雑性を定量化することにより感性や意思情報を数値化してきた．その際，できるだけ多くの情報を読み取ろうと，信号の差分やマルチフラクタルを用いて得られる情報（特徴量）を増加させようとしてきた．一方，パターン認識の分野では『次元の呪い』と呼ばれる問題が注目されている．これは，単純に情報量を増やして行ってもパターン認識の認識率は増加せず，逆に低下してしまうというものである．これは次元に対するデータ数不足が原因であると指摘されている．そこで，本研究では脳波の組み合わせ差分信号から算出したフラクタル次元に対して固有空間法を用いて，情報量をできるだけ残したまま低次元へ射影することで入力信号の次元縮約を行い，それに対する感性認識率の変動を解析した．また，データ数の変化に対する比較も行った．