FuRIA : un nouvel algorithme d'extraction de caractéristiques pour les interfaces cerveau-ordinateur utilisant modèles inverses et modèles flous

Fabien Lotte 1 Anatole Lécuyer 1 Bruno Arnaldi 1
1 BUNRAKU - Perception, decision and action of real and virtual humans in virtual environments and impact on real environments
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, ENS Cachan - École normale supérieure - Cachan, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme d'extraction de caractéristiques pour les interfaces cerveau-ordinateur. Cet algorithme utilise les modèles inverses ainsi que le nouveau concept de Région d'Intérêt (RI) floue. Il peut automatiquement identifier les RIs pertinentes pour la discrimination ainsi que leurs bandes de fréquences réactives. L'activité dans ces RIs peut être utilisée comme caractéristiques pour n'importe quel classifieur. Une première évaluation de l'algorithme, utilisant une Machine à Vecteurs Supports comme classifeur, est présentée sur le jeu de données IV de la BCI competition 2003. Les résultats sont prometteurs car nous avons obtenu une précision allant de 85% à 86% tandis que le gagnant de la compétition sur ces données a obtenu 84%.
Type de document :
Communication dans un congrès
21ème colloque GRETSI, Sep 2007, Troyes, France. 2007
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Contributeur : Fabien Lotte <>
Soumis le : mercredi 17 octobre 2007 - 19:11:01
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:16
Document(s) archivé(s) le : jeudi 23 septembre 2010 - 16:23:10

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Citation

Fabien Lotte, Anatole Lécuyer, Bruno Arnaldi. FuRIA : un nouvel algorithme d'extraction de caractéristiques pour les interfaces cerveau-ordinateur utilisant modèles inverses et modèles flous. 21ème colloque GRETSI, Sep 2007, Troyes, France. 2007. 〈inria-00134971v3〉

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