組み込みハードウェアのための混合ガウス型識別モデルの提案と生体信号識別への応用

摘要

筋電義手やブレインマシンインターフェース等の生体信号を用いた装置では，生体信号をパターン識別して使用者の意思を読み取ることでシステムの制御が行われる．そのため，疾病や障害などを有するユーザーにとって自身の意図を機器に反映できる方法論として期待される[1]．そこで本研究では2のべき乗変換と多分割のテーラー展開に基づく指数関数近似により，ハードウェア実装を指向したGMMに基づくベイズ識別法を提案する．これより確率演算をハードウェア上で容易に実装可能とし，GMMに基づく高精度なパターン識別を実現する．