کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
410425 | 679142 | 2013 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Classification of covariance matrices using a Riemannian-based kernel for BCI applications
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The use of spatial covariance matrix as a feature is investigated for motor imagery EEG-based classification in brain–computer interface applications. A new kernel is derived by establishing a connection with the Riemannian geometry of symmetric positive definite matrices. Different kernels are tested, in combination with support vector machines, on a past BCI competition dataset. We demonstrate that this new approach outperforms significantly state of the art results, effectively replacing the traditional spatial filtering approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 112, 18 July 2013, Pages 172–178
Journal: Neurocomputing - Volume 112, 18 July 2013, Pages 172–178
نویسندگان
Alexandre Barachant, Stéphane Bonnet, Marco Congedo, Christian Jutten,