D1の米田 清太朗君が筆頭著者として執筆した以下の論文が，IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineeringに採択されました！
Seitaro Yoneda and Akira Furui
Adaptive EMG Pattern Classification via Probabilistic Knowledge Transfer with Scale Mixture-Based Bayesian Sequential Learning
IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering (accepted).
この研究では，筋電位（EMG）信号を用いた動作認識において，筋疲労や電極のずれによる経時的な信号変化に対応する新しい適応的手法を提案しています．提案手法は，尺度混合分類モデル（SMCM: scale mixture classification model）とベイズ逐次自己学習（BSST: Bayesian sequential self-training）を組み合わせることで，過去のデータを保存することなく，信号の変化に継続的に適応することができます．30日間にわたる長期実験を含む評価実験により，従来手法と比較して分類精度と信頼度推定の両面で優れた性能を示しました．
本論文は，米田君にとって初の国際ジャーナル論文となります． 将来的に，米田君の博士論文の一部となる予定です．