ECOC法を用いたドライバの認知負荷状態の多クラス識別(ITS通信,一般)
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概要
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交通事故の多くはドライバの心身状態に起因しており,ドライバモニタリングは事故を未然に防ぐための予防安全技術において特に重要である.運転中の会話や思考のような認知負荷状態は潜在的な危険をはらみ,多くの交通事故を引き起こす原因となっている.これまでの研究により,認知負荷状態の識別は行われているが,その程度による多クラスの識別までには至っていない.本研究では多値判別法としてECOC法を用い,ドライバの生体情報を特徴量として認知負荷状態の度合いに応じた多クラス識別手法を提案する.2つの手法を用い,識別性能を高めるために最適な特徴量の組み合わせ及び識別手法について考察を行ったところ良好な結果を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-05-21
著者
-
小栗 宏次
愛知県立大学 情報科学部 情報システム学科
-
河中 治樹
名古屋工業大学大学院
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部地域情報科学科
-
小栗 宏次
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
河中 治樹
愛知県立大学
-
岸本 圭史
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
長瀬 敦嗣
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部
-
河中 治樹
愛知県立大学情報科学部
-
小栗 宏次
愛知県立大学
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