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J-GLOBAL ID：201702233065179151   整理番号：17A0023302

運転挙動信号に基づく運転者同定と誤診されやすい疾患検出【Powered by NICT】

Driver identification and impostor detection based on driving behavior signals

著者 (3件)： Martinez M.V. ,  Echanobe J. ,  del Campo I.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 372-378  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動車への先進運転者支援システム(ADAS)の漸進的統合は,運転者の安全性と快適性レベルの増加に大きく貢献してきた。運転者の選好と要求に車を適合させる必要が個別ADASの開発につながった。運転者の自動識別は,これらのシステムの設計における重要な因子である。本研究では,偽者検出能力を有する運転者同定モデルを提案した。このアプローチは運転行動信号からの非侵襲的情報,極端学習機械(ELM)ネットワークに基づいている。システムの性能は,既知の運転者の異なった数と詐称者運転者のグループに基づいて評価した。同定率は試験したすべての群として,二と三名の運転者のグループのためのまだ90%以上では80%以上であった。自動車は単一真のドライバを持つ場合偽者検出率は80%以上であった。この速度は,認定されている運転者の数に逆比例して減衰するが,すべての場合で50%よりも大きかった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 快適性 ,  ネットワーク ,  安全性 ,  *自動車
準シソーラス用語： 検出率 ,  非侵襲 ,  運転行動 ,  自動認識 ,  運転者支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 挙動 ,  同定 ,  誤診 ,  疾患検出