Subject Independent Classification of Implicit Intention Based on EEG Signals

Sang-Hoon Oh

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sang-Hoon Oh (Mokwon University)

저널정보: 한국콘텐츠학회(IJOC) International JOURNAL OF CONTENTS International JOURNAL OF CONTENTS Vol.12 No.3

발행연도: 2016.9

수록면: 12 - 16 (5page)

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Brain computer interfaces (BCI) usually have focused on classifying the explicitly-expressed intentions of humans. In contrast, implicit intentions should be considered to develop more intelligent systems. However, classifying implicit intention is more difficult than explicit intentions, and the difficulty severely increases for subject independent classification. In this paper, we address the subject independent classification of implicit intention based on electroencephalography (EEG) signals. Among many machine learning models, we use the support vector machine (SVM) with radial basis kernel functions to classify the EEG signals. The Fisher scores are evaluated after extracting the gamma, beta, alpha and theta band powers of the EEG signals from thirty electrodes. Since a more discriminant feature has a larger Fisher score value, the band powers of the EEG signals are presented to SVM based on the Fisher score. By training the SVM with 1-out of-9 validation, the best classification accuracy is approximately 65% with gamma and theta components.

#Implicit Intention #EEG #Subject Independent BCI #Support Vector Machine #Fisher Score

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[학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 2015 / Deep Learning / Nature 521 : 521 ~ 2015

[단행본] - P. Simon / 2013 / Too Big To Ignore: The Business case for Big Data / Wiley

[학술지(정기간행물)] - 오상훈 / 2014 / Comparison of Objective Functions for Feed-forward Neural Network Classifiers Using Receiver Operating Characteristics Graph / International Journal of Contents 10 (1) : 23 ~ 28

[학술지(정기간행물)] - 오상훈 / 2013 / Protein Disorder Prediction Using Multilayer Perceptrons / International Journal of Contents 9 (4) : 11 ~ 15

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