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저자정보
임예빈 (동덕여자대학교) 신유나 (홍익대학교) 양희재 (성균관대학교) 진창균 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,242 - 2,247 (6page)

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Electroencephalogram (EEG) brain signals provide a wealth of information, and Brain-Computer Interface (BCI) technology leveraging these signals offers hope for individuals with disabilities. Recent research has explored various fields with EEG signal like Motor Imagery, Emotion recognition etc. Among them, there are several studies on object imagery to synthesize object class from brain signals. However, previous work has demonstrated poor performance in EEG classification. This is because EEG signals have different characteristics from person to person, making them difficult to generalize, and it led to itself in differences between train and test performance. In our study, we address this limitation by employing a Transformer-based approach and a two-phase training strategy, leading to improved classifier performance. Consequently, our enhanced classifier show better performance and less gap between train and test performance. Also when we visualize the features for each class, we can see that they are organized into a better refined distribution by label. And we can expect that this can contribute to various applications including assistive technologies for individuals with disabilities.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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