抄録
脳波を計測し，解析することで，ロボット制御や文字入力が可能となるBrain Computer Interface (BCI)の研究が盛んである．これらの研究では一般的に，線形判別分析などの識別器を用いて脳波を判別するが，予め計測したデータを用い，識別器を学習させる必要がある．思考判別正答率を大きくするためには，多くの学習データ（学習時間）が必要であるが，この学習は，ユーザにとって大きな負担になる．そこで本研究の目的を，BCIにおける，学習データ数の削減とする．
本稿では，未知データを既知データと併せて再学習させる手法を提案し，文字入力型BCIであるP300 Spellerにおいて，その効果を検証する．P300 Spellerには，誤って判別された文字を削除することのできる”BackSpace”が備っているため，過去に判別した文字の正誤を推測することが可能である．提案手法では，判別から一定時間経過した文字に正しいと思われるラベルを付け，予め計測した既知データと併せて再学習を行う．提案手法により，ユーザの負担となる学習データ計測数の減少が可能となることが期待される．
