GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
- Cet article propose une méthodologie pour la classification de signaux électro-encéphalogrammes (EEG) dans le cadre des interfaces cerveau-machine. L'algorithme que nous proposons est basé sur une approche mettant en oeuvre un mélange de classifieurs SVM linéaire. Chaque SVM est entrainé sur une partie des données d'apprentissage provenant d'une même session d'acquisition des données. Ainsi, le mélange de SVM permet de prendre en compte la variabilité des EEGs lors des differentes sessions de mesures. Combiner à une méthode permettant de sélectionner automatiquement les canaux EEGs pertinents, nous montrons que notre algorithme constitue l'état de l'art pour les données provenant de la compétition BCI 2003
