情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

B57
2015/3/6

脳波を用いたスマートフォンのアプリ自動制御方式
日高 智貴1,a)

王 元元1,b)

河合 由起子1,c)

奥田 次郎1,d)

概要：近年，脳波を扱った研究として，障害者支援のための研究が注目を集めている．これらの研究では，脳の表面に脳波電極を留置する非侵襲的な計測，ヘッドギアや MRI を用いた計測が行われている．これ
らの計測方法は，高密度で高精度な脳波取得が可能であるが，高価で拘束性が高い．一方，スマートフォン等の情報機器が普及しているが，画面に注力し操作する，いわゆる「ながらスマホ」による事故が問題視されている．そこで本研究では，拘束性の低い簡易脳波計測器を用いて，脳波を取得分析することで，画面に注力することなく，スマートフォンのアプリケーションをユーザの意図に応じて制御可能とする情報制御システムの構築を目指す．本論文では，簡易脳波計測機器とスマートフォンを用いることで，ユーザの意図に基づいてアプリケーションを自動制御するための方式を提案し，意図を脳波から抽出する手法
をさまざまな状況での精度を検証する．

EEG-based Information Control System for Smartphones
Hidaka Tomoki1,a)Wang Yuanyuan1,b)Kawai Yukiko1,c)Okuda Jiro1,d)Abstract: Electroencephalogram (EEG) is commonly used for recording and analyzing brain activity; it
has attracted an attention for aiding disabled people, but they need to wear high restriction headgear for
acquiring high quality EEG based on many standard positions, 10 to 20, on the head surface. Meanwhile,
smartphones are now one of the most frequently used simple and convenient mobile devices for acquiring
information, but people should operate the smartphones still using hands even though wearable devices, e.g.,
Google Glass, are rapidly spreading. So, why cannot you control your mobile devices by thinking? EEG
has a potential to enable people to control information directly by brain activity. Your favorite song can beselected without browsing, even your smartphone in the pocket; and it can also prevent risks while driving
or walking. We have developed a hands-free information controllable system of practical use for controlling
applications based on user intentions by using a wearable EEG device and smartphones. In this paper, wediscuss our user intention extraction method and evaluate its eﬀectiveness in a variety of situations.

1. はじめに
近年，スマートフォンやカーナビといった情報機器が身いない状態で，手を使用することなく端末上の情報を制御可能とするシステムの構築を目指す．
手を使用することなく対象を制御する研究として，音近なものとなった．一方，様々な場面での情報取得により，

声 [1][2] や視覚 [3] 等を使用することでデバイスやソフト情報を閲覧しながら操作するという場面も多くなると同時ウェアを制御する研究が行われている．また，脳波によりに危険性も増している．例として，歩行中または運転中の対象を制御する研究は，障害者の支援として注目を集め携帯電話の操作による事故が考えられる．そこで，本研究ている．Hirata ら [4] は脳波によりどの運動を行うか推定

では，アプリケーションといった端末上の情報を閲覧してし，推定結果に基づいてリアルタイムに電動義手を制御可能としている．Farwell ら [5] は脳波の事象関連電位で1a)b)c)d)

京都産業大学
Kyoto Sangyo University
i1358086@cc.kyoto-su.ac.jp
yuanw@cc.kyoto-su.ac.jp
kawai@cc.kyoto-su.ac.jp
jokuda@cc.kyoto-su.ac.jp© 2015 Information Processing Society of Japanある P300 を用いることで，注意を集中させた瞬間を判定し，文字入力を可能としている．しかし，これらの研究では，脳の表面に脳波電極を留置して計測することを必要としている．また，ヘッドギアや MRI といった高価で拘647

束性の高い機器を使用するため，一般ユーザにとっての実用性は低い．一方で，携帯型の脳波計測機器 (B-Bridge
社 B3Band[6]) も開発されている．ユーザ側に提供される脳波情報としては 8 種類 (delta，theta，low/high alpha，low/high beta，low/mid gamma) の周波数帯のパワー情報と集中度 (attention) やリラックス度 (meditation) を表す指標と限られており，従来機器より多くのノイズを含むが，ヘッドバンド型のため拘束性が低く安価である．本研
究では，低密度であるが拘束性の低い B3Band を用いることで，QOL（Quarity of Life）を高める情報制御システムの構築を目指す．第 1 歩として，手の代わりとして脳波を図 1取得分析することで，スマートフォン上のアプリケーションを自動制御する方式を提案する．本論文の貢献は，QOL制御方式の概要図

Fig. 1 System configuration diagramのトレードオフを考慮した新たな思考に基づく情報制御方式の提案と，様々な状況下での実験を通した脳波判別精度の状態の脳波を計測する．計測された脳波はスマートフォの検証である．

ンを中継し，サーバに送信される．サーバ側では受信した意図とは，ユーザ自身から発するものとし，元々ユーザ脳波を判定器に入力し，出力によりユーザの状態を判定すは目的を持っており，その目的を実現するための行動のこる．判定結果に応じてアプリケーションを自動制御し，制とを指す．本研究で使用する簡易脳波計測器器は，集中度御結果を音声案内によってユーザに通知する．なお，制御とリラックス度を取得することができるため，ユーザの集されたアプリケーションの情報は，利用履歴に記録される．

中またはリラックス状態の２値でユーザの意図として抽出する．ユーザが画面に注力することなく，情報を取得する方法として，音声案内を通してユーザに情報を伝達する．

2.2 関連研究

音声案内とは，情報を音声により表現したものである．提手の代替として脳波を使用し，デバイスやソフトウェア案手法では，あらかじめ情報の制御方法（２値）と脳波状を操作する研究は多く行われている．柳澤ら [7] は脳波に態（集中，リラックス状態）を結びつけておくことで，ユーよりどの運動を行うか推定し，推定結果に基づいてリアルザの脳波状態を推測することにより意図する制御の自動実タイムに電動義手を制御可能としている．この研究の対象

行が可能となる．

は四肢麻痺患者であり，四肢麻痺患者が外部装置やロボッ

本論文の構成は以下の通りである．２章でアプリの自動トハンドを脳波で操作することを目的としている．Farwell

制御方式の概要と関連研究について述べる．3 章で脳波計ら [5] は脳波によって計測される事象関連電位を用いてい測アプリケーションについて説明する．4 章で脳波データ

る．事象関連電位のなかでも，刺激に対する認知反応が判定手法について説明し，5 章で実験を説明し，最後に 6

300 ミリ秒前後で発生する P300 を利用することで，四肢章，7 章で考察とおわりにを説明する．

麻痺患者が注意を集中させた瞬間を判定し，文字入力を可

2. アプリの自動制御方式の概要と関連研究
2.1 アプリの自動制御方式

能としている．しかし，これらの対象は健常者ではないため，脳波計測や脳波分析を行う場所は病院または家といった環境が想定されている．本研究の制御方式は，対象を健本研究では，脳波から意図を抽出することによりアプリ常者と設定し，簡易型脳波計測器を使用し，脳波の入出力ケーションを制御可能とする方式を提案する．図 1 に制御を行うデバイスとしてスマートフォンを使用している．し方式の概要を示す．本手法では簡易脳波計測機器とスマーたがって場所を問わず利用が可能である．

トフォンを Bluetooth で接続し，スマートフォンを介して脳波からユーザの状態を判定する手法として，柳澤ら [7]脳波を計測し取得する．事前にユーザには初期学習として，は Support Vector Machine（SVM）を用いて，脳波から被ユーザの集中又はリラックス状態の脳波計測を行う．初期

験者の運動パターンを推定している．本研究でもこの手法

学習により構築された判定器は，サーバに格納される．

を考慮することで，ユーザの脳波状態の推定が可能と考え提案方式では，まずスマートフォンに新着メールやニューる．しかし，この研究で使用している脳波計測機器はノイスが来たことをユーザに音声で通知する．ここで通知する

ズの影響が低く，細かい時間単位での計測が可能である．

情報は，ユーザの利用履歴から使用頻度の高いアプリケー

本研究で使用している脳波計測機器は，ノイズに大きく影ションを新着情報とする．次に，ユーザは通知された情報響し，1 秒単位での計測が可能である．したがってこれらに対する行動を集中／リラックス状態の２値で表現し，その研究で使用している判定手法を拡張し，ノイズを考慮し© 2015 Information Processing Society of Japan648

図 2

判定器構築時の脳波取得画面例

Fig. 2 Screenshot of processing flow of our application

た新たな判定手法である voting 判定を提案する．

3. 脳波計測アプリケーション
3.1 判定器構築
判定器を構築する際に，事前にサンプルデータの取得が必要となるため，スマートフォン上で脳波計測アプリケー

図 3ションを開発した．脳波計測アプリケーションは，本研

思考時間全体に対する voting 判定の例

Fig. 3 An example of voting in whole thought time

究で使用する簡易脳波計測機器 B-Bridge 社の B3Band とBluetooth で接続する．計測開始ボタンを押してから 7 秒間の脳波を計測し，計測終了時に計測した脳波を全てサーバへ送信する．
図 2 に示すように，開発した脳波計測アプリケーション
では，（a）説明画面を提示し，START ボタンを押すと７秒間の脳波計測を行い，全ての脳波計測が終了した場合，END ボタンを押すように説明する．（b）次に各選択画面を提示し，B3Band と接続し，課題試行を開始する．（c）

交差検定により判定を行う．取得した脳波からユーザの集中／リラックス状態の具体的な判定方法を説明する．判定
方法は，判定器を使用し 1 秒毎に下記の式で集中又はリラックスに判定する．

{

集中if

リラックスelsey 1 > y2

脳波計測画面では，START ボタンにより実験が開始され，計測秒数は画面に表示される．（d）7 秒間の計測後，ユー集中の出力値は y1 ，リラックスの出力値は y2 に対応してザは自身が集中／リラックスしたかどうかを選択し，脳波おり，どちらも 0∼1 の実数値をとる．に状態のラベル付けを行う．

4. 脳波データ判定手法

4.2 Voting 判定
新たに提案する判定手法は，１秒単位で脳波状態を判定

脳波データからユーザの思考や行動を抽出する手法でした後，思考時間全体で多数決方式をとることで脳波の状は，SVM を用いてユーザの思考や行動パターンの分析を行態を voting 判定する．1 秒単位で SVM により判定した結う．本研究では SVM を拡張し，v-SVM（voting-SVM）と果に voting 判定を適応したものを v-SVM とする．具体的

vp-SVM（voting pattern-SVM）の判定手法を提案する．

な判定方法は以下の通りである．

( 1 ) SVM で脳波を１秒単位で判定
4.1 SVM による判定
SVM は，クラス判定において汎化能力が高いと報告さ( 2 ) 思考時間全体の判定結果を判定条件より再判定
判定条件：(１) で得られた判定数が最大かつ得票率がれており [12]，SVM により構築された判定器を用いて，集T hv 以上であれば思考時間全体をその状態と再判定中とリラックス状態を判定する．判定器は事前に取得した脳波判定例を図 3 に示す．集中またはリラックス状態の脳波データから２種類の方法で構築された．１つは，簡易判定結果は C または R と表現し，条件である得票率の閾型脳波計測機器で取得可能な Attention と Meditation の値は T hv = 2/3 と設定する．音声案内があった場合，ユー指標を１秒毎に入力データとする方法である．出力はどち

ザは 10 秒間集中またはリラックスする．1 秒毎に SVM でらの方法も集中またはリラックス状態の２出力である．

状態判定した結果，条件である判定数が最大であるのは R

判定を行うデータが未知データであれば判定器により判定を行い，判定を行うデータが既知の学習データであれば© 2015 Information Processing Society of Japan（リラックス）であり，得票率 (7/10) が T hv (= 2/3) 以上であるため 10 秒間の思考をリラックスと判定する．

649

4.3 パターン判定

表 1

パターン判定は，思考時間毎に SVM での判定結果を記

黒い画像提示時の意図抽出における学習データの正答率

Table 1 Results of intention extraction by presenting a blackpicture

録することで，被験者毎の集中またはリラックス状態の性質を考慮した判定を可能とする．具体的なパターン生成方

SVM

v-SVM

vp-SVM法は以下の通りである．

Subject A

61.0%

68.3%

71.7%

( 1 ) 分類器を学習データにより構築

Subject B

63.3%

73.3%

76.7%

Subject C

64.0%

71.7%

88.3%

Subject D

70.0%

85.0%

85.0%

Subject E

54.0%

63.3%

66.7%

Subject F

64.7%

76.7%

76.7%

Subject G

61.0%

75.0%

81.7%

Average

64.6%

74.6%78.1%( 2 ) 交差検定により学習データを１秒ずつ判定( 3 ) 判定結果を 5 秒区切りにし (voting 判定)，判定パターンを生成( 4 ) パターン判定を条件により調整
条件：パターン内の正答率が 33.3%以下かつ以下の条
件式を満たす判定数であれば，パターンの判定を反転る．実験手順は以下の通りである．


データ数/計測時間
e(1) 判定数 ≥ d
全パターン

データ数/計測時間
 不正解数 − 正解数 ≥(2)
全パターン

1.

スマートフォンに背景画像（黒い画像）を提示

2.

音声案内を再生

3.

再生後にユーザの脳波を 7 秒間計測

4.

7 秒間の脳波のうち 2∼6 秒間の 5 秒間を抽出

5.

脳波を取得し，意図（集中，リラックス）毎にラを挙げると，データ数が 300 個で，5 秒間の判定が CR-

6.

1 秒毎に SVM による判定

CRC パ タ ー ン で あ る 判 定 数 が 4，正 解 数 が 1，不 正 解

7.

6 の判定結果に対して voting 判定による再判定

本研究での計測時間は 5 秒間であり，5 秒間での C とベル付け

5R の全判定パターンは 2 = 32 である．反転させる例

数が 3 の正答率が 33.3%であるとする．まず，条件式の黒い画像を提示した実験では，黒い画像は被験者の集中d(データ数/計測時間)/全パターン e（d e：小数点第一位を／リラックスのしやすさに差を生じさせないために使用し四捨五入）は 2 となり，判定数は 4 であるため（1）の条

た．使用した音声案内は，「メールを起動しますか」，「音楽件は達成している．次に，不正解数 − 正解数 = 3 でありプレーヤーを起動しますか」，「ブラウザを起動しますか」

3 > 2 であるため，判定を C から R に反転させることで，の 3 種類である．被験者（A，B，C，D，男性 4 名；E，F，正答率は 66.7%となる．パターンの判定を反転させることG，女性 3 名）を対象にそれぞれ計測を行った．１セットで，集中状態またはリラックス状態が判定の過半数を占めの計測で音声案内の再生は 3 回行われる．１セットの計測ていない場合でも，被験者にとっては思考時間全体が集中で取得可能なデータ数は 5 秒× 3 回＝ 15 個である．判定

状態またはリラックス状態であるという状況に対応するこ器構築のため，脳波計測は 20 セット行い，意図を反映したとができると考える．

集中群およびリラックス群の脳波データ各 150 個（計 300

パターン判定は，v-SVM により思考時間全体で多数決方個）を計測した．提案した判定手法の条件である T hv は式で再判定が行われる際に，被験者の過去に計測した脳波2/3 とした．なお，本実験では，個人ごとに最適化した判データのパターンを考慮した判定を行う．v-SVM で判定時定器を構築する．に行うため，パターン判定を vp-SVM(voting pattern-SVM)とする．

5. 評価実験
本論文では，画面に注力していない状態で，脳波からユーザの意図抽出手法の精度を検証する．本実験では，ユーザ判定器の学習データに対するそれぞれの判定手法による判定結果を表 1 に示す．
全ての被験者で SVM と比較して v-SVM の正答率が向上している．これは，voting 判定により 5 秒間の中に含まれているノイズデータ（集中またはリラックスしきれていないデータ）が除去されているからである．の求める情報を音声案内により通知し，画面に注力していない状態での意図抽出精度の検証を目的とする．20 代大5.2 暗算課題によるユーザの状態抽出

学生の 9 名被験者（男性 6 名，女性 3 名）を対象にそれぞユーザの意図を集中またはリラックス状態を抽出するこれ，一般的な生活環境を想定し，人の出入りや会話が発生とで表現してきたが，脳波から集中状態を抽出する方法とする研究室で脳波計測を行った．

して暗算課題が行われている [14]．水原らは 2 つの脳部位を fMRI と EEG により計測し，暗算課題を行うことによ5.1 音声案内によるユーザの意図抽出提案した判定手法によりユーザの意図抽出精度を検証す© 2015 Information Processing Society of Japanり，beta 波の位相同期が現れる大脳皮質の神経ネットワー
クを示している．beta 波は集中に関連があるため，本論

650

表 2

暗算課題で意図抽出における学習データの正答率

Table 2 Results of intention extraction in a mental arithmetic

表 3

歩行状態での意図抽出における学習データの正答率

Table 3 Results of intention extraction while walking

task

SVM

v-SVM

vp-SVM

Subject A

80.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Subject C

61.7%

75.0%

100.0%

75.0%

91.7%

Subject G

70.0%100.0%

100.0%

66.7%

75.0%

100.0%

Average

70.6%

91.7%

100.0%

75.0%

91.7%

100.0%

72.9%

83.3%

97.9%

SVM

v-SVM

vp-SVM

Subject A

80.0%

91.7%

Subject G

70.0%

Subject H
Subject I
Average

表 4

立っている状態での意図抽出における学習データの正答率

Table 4 Results of intention extraction while standing

文ではこの実験課題を利用し，集中状態を作ることが可能である暗算課題を行うことによりユーザの意図抽出精度のSVM

v-SVM

vp-SVM

Subject A

71.7%

91.7%

100.0%

Subject C

71.7%

91.7%

91.7%

評価を行う．実験手順は以下の通りである．なお本実験でSubject G

83.0%

100.0%

100.0%

は，被験者は閉眼状態で実験を行う．

Average

75.5%

94.5%

97.2%

1.

暗算開始音を鳴らす

2.

暗算課題を行わせ，脳波を 7 秒間計測（集中）能とする．例として歩行中にお気に入りの音楽を選曲する

暗算課題：1000 から定数を減算（定数はランダムにという状況を想定しているため，歩行しているユーザの意決定）

図抽出の精度を評価する．意図の抽出方法は，正答率の高

3.

終了音を鳴らすい暗算課題で行う．5.2 節で行った実験では，閉眼状態で4.

休憩を行わせ，脳波を 7 秒間計測（リラックス）

脳波の計測を行ったが，想定環境である開眼状態で脳波計実験条件として，被験者（A，H，I，男性３名；G，女性測を行った．比較のため，歩行中だけでなく，立っている１名）を対象にそれぞれ計測を行った．取得した 7 秒間の状態での脳波計測も行った．

データのうち 5 秒間を判定対象データとして抽出した．１

実験の手順は 5.2 節と同様である．実験条件として，被セットの計測で取得できるデータ数は，5 秒 ×2 回＝ 10 個

験者（A，C，男性２名；G，女性 1 名）を対象にそれぞれである．計測は 6 セット行ったため，集中群およびリラッ計測を行った．1 セットの計測で取得できるデータ数は，5クス群のデータ各 30 個（計 60 個）を計測した．
判定器の学習データに対するそれぞれの判定手法による判定結果を表 2 に示す．

• v-SVM の学習データの正答率は，他実験と同様にどの秒 ×2 回=10 個である．計測は 6 セット行ったため，集中群およびリラックス群のデータ各 30 個 (計 60 個) を計測した．計測は，静かで人通りの少ない屋内（A，C）と屋外（G）で歩行しながら思考してもらった．

被験者も SVM と比較して改善している．被験者 A，それぞれの状態の実験結果を表 3，4 に示す．

G の SVM での正答率を 5.1 節の表 1 の結果と比較す立っている状態と歩行状態での学習データの正答率を比ると，データ数は異なるが高い正答率となっている．

較すると，被験者 A を除いた 2 名は SVM と v-SVM の両

これは暗算という課題が，集中してくださいと言われ手法とも立っている状態の方が正答率が高い．これは被験て被験者が集中する課題より自身の状態を制御しやす

者 A は異なるという点で，個人差はあるが集中またはリいことがわかる．したがって，SVM や v-SVM によるラックスすることは動いている方が，自身の状態の制御が脳波データの判定は有効であるが，被験者が自身の状難しいことがわかる．

態を制御しやすい課題を行うことや，制御しやすい環境を整えることが必要であると考える．

• vp-SVM の正答率は，全被験者の平均が 97.9%と高い6. 考察
6.1 実験結果正答率である．この理由として，データ数が 60 個と評価実験では，画面を注力していない状態において脳少ないことにより，本論文で提案した反転条件は不正波からユーザの意図抽出精度の評価を行った．SVM に基解なデータをほぼ反転させてしまう．そのためデータづいた意図抽出精度は，暗算課題において v-SVM または数に応じて反転条件を変更する必要がある．

vp-SVM で高い正答率を確認した．しかし，目的のアプリケーションを起動するために暗算課題を行うというのは，5.3 歩行中における意図抽出ユーザにとって自然な課題ではない．したがって，暗算課手を使用することなく情報を制御するために，想定した題に代わるようなユーザの意図に関連した課題を考慮する環境における実験を行う必要がある．想定する環境は，情ことが必要である．5.3 節では，想定する環境である歩行報閲覧可能な場所であるため，どのような場所でも使用可中における意図抽出の精度を評価した．立っている状態で© 2015 Information Processing Society of Japan

651

の SVM の正答率の平均は 75.5%で，歩行中の SVM の正[4]答率の平均は 70.6%と歩行中の方が正答率は低くなっている．しかし，v-SVM の正答率では，両方の状態において90.0%以上の正答率を示している．したがって，歩行中に意図抽出を行うことは可能であると考える．
[5]

6.2 今後の課題
今後の課題は，脳波から意図の抽出精度の向上と被験者の求める情報を推薦できるかの評価を行うことである．
抽出精度を向上させるためには，複数の判定手法を用い，複数の判定結果から多数決判定を行うことが考えられる．

[6]
[7]

本実験において，SVM を用いて判定結果の算出を行った．
今後は，判定手法を増やし，各々の判定手法による結果の多数決をとることで，抽出精度の向上に繋がると考える．

[8]

本論文で行った実験は，学習データをさまざまな評価手法により評価したものであり，実際に被験者が自身の状態をコントロールし，目的のアプリケーションを起動するという実験は行っていない．今後は，被験者のインタビューにより目的アプリケーションの起動に関する定性的評価を行う必要がある．また，スマートフォンのアプリケーショ

[9]
[10]
[11]

ン推薦の評価を行うことも必要である．

7. おわりに本研究では，端末上の情報を閲覧していない状態で，脳[12][13]波から意図を抽出することでスマートフォン上のアプリケーションを自動制御するシステムの構築を目指す．具体
的な抽出手法として，音声案内によるユーザの意図抽出手法を提案した．意図抽出時における脳波状態の判定手法として，SVM による判定手法の拡張を行った．評価実験に[14]

Hirata, M., Matsushita, K., Yanagisawa, T., Goto, T.,
Morris, S., Yokoi, H., Suzuki, T., Yoshida, T., Sato, F.,
Sakura, O., Kamitani, Y., and Yoshimine, T., Motor
restoration based on the brain-machine interface using
brain surface electrodes: real-time robot control and afully implantable wireless system. Advanced Robotics,
pp. 399-408, 2012.
Farwell, L. A., Donchin, E., Talking oﬀ the top of yourhead : toward a mental prosthesis utilizing event-related
brain potentials, Electroencephalography and Clinical
Neurophysiology, Vol. 70, No. 6, pp. 510-523, 1988.
B-Bridge International B3 Band. http://www.neurobridge.com/#!untitled/c4ty.
Yanagisawa, T., Hirata, M., Saitoh, Y., Goto, T.,
Kishima, H., Fukuma, R., Yokoi, H., Kamitani, Y.,
Yoshimine, T., Real-time control of a prosthetic handusing human electrocorticograms，J Neurosurg 114, pp.
1715-1722, 2011．
Chuang, J., Nguyen, H., Wang, C., and Johnson, B., I
Think, Therefore I Am: Usability and Security of Authentication Using Brainwaves, Financial Cryptography
and Data Security 2013 ．
柴崎浩，米倉義晴，脳のイメージング - 脳のはたらきはどこまで画像化できるか - ，共立出版，1994．
入戸野宏，心理学のための事象関連電位ガイドブック，北大路書房，2005．
中西功，馬場貞尚，脳波による個人認証の研究 : 瞬きに関する検討，電子情報通信学会技術研究報告，109(436)，pp. 245-246，2010．
Cortes, C., and Vapnik, V., Support vector networks,Machine Learning, Vol. 20, pp. 273-297, 1995.
日高智貴，増谷直人，木下裕輝，白石優旗，河合由起子，奥田次郎，携帯型端末を用いた脳情報に基づく情報推薦システムの提案，DEIM2013．
Mizuhara, H., Wang, L.-Q., Kobayashi, K., Yamaguchi,Y., Long-range EEG phase synchronization during anarithmetic task indexes a coherent cortical network simultaneously measured by fMRI, NeuroImage, 27, pp.
553-563, 2005．

おいて，提案した判定手法により意図抽出を行い，黒い画像を提示した実験では v-SVM で平均 74.6%，暗算課題を行う実験では v-SVM で平均 83.3%と，被験者全て v-SVMにおいて良好な結果を確認できた．今後は, 意図抽出精度の向上を行う予定である.
謝辞 本研究の一部は，総務省戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）および JSPS 研究費基盤研究 B（26280042）の助成を受けたものである．ここに記して謝意を表す．
参考文献
[1]

[2]

[3]

Soda, S., Nakamura, M., Matsumoto, S., Izumi, S.,
Kawaguchi, H., and Yoshimoto, M., Implementing Virtual Agent as an Interface for Smart Home Voice Control,In Proc. of APSEC2012, pp. 342-345, 2012.
House, B., Malkin, J., and Bilmes, J. The voicebot: A
voice controlled robot arm. In Proc. of CHI2009, pp. 183192, 2009.
Gizatdinova, Y., Spakov, O., and Surakka, V. Face typing: Vision-based perceptual interface for hands-free text
entry with a scrollable virtual keyboard. In Proc. ofWACV2012, pp. 81-87, 2012.

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