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J-GLOBAL ID：201702234024803328   整理番号：17A0023645

運転者の生理学的信号のクラスタリングによるマニュアルアノテーションのための運転者行動イベント検出【Powered by NICT】

Driver behavior event detection for manual annotation by clustering of the driver physiological signals

著者 (3件)： Li Nanxiang (Honda Research Institute, Mountain View, California, 94043, USA) ,  Misu Teruhisa (Honda Research Institute, Mountain View, California, 94043, USA) ,  Miranda Alexandre (Honda Research Institute, Mountain View, California, 94043, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 2583-2588  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： 自然状態での運転記録が運転者の挙動を理解するために重要である。,運転者混乱と応力のような,これらの記録への関心の運転者行動事象は,運転者行動を研究するための重要であり次世代先進的運転者支援システム(ADAS)を開発した。残念なことに,そのような事象は自然的運転データにおける稀な例であった。マニュアルアノテーションは通常,大規模データセットからそのような事象を抽出するために必要である。マニュアルアノテーションプロセスを支援する運転者の生理学的信号を用いるというアイデアを研究した。提案したフレームワークは,生理学的データをクラスター三クラス:「正常」,「イベント」と「雑音」に,雑音のある応用の密度ベースの空間クラスタ化(DBSCAN),教師なしクラスタアルゴリズムを使用している。は,実際の運転データに関心の運転者行動の三種類を定義し,「イベント」クラスタに分類されたデータを用いた再現率を評価した。75%で高再現率は平均して達成した。も視聴時間圧縮率,正常速度の5倍に非「イベント」セグメントにおける高速前進速度を設定した場合半分に減少を推定することにより注釈のための減少努力を評価した。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： クラスタ ,  圧縮率 ,  雑音 ,  カオス ,  クラスタ化 ,  高速度 ,  *生理学
準シソーラス用語： 再現率 ,  *イベント検出 ,  *運転者行動 ,  *生理信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 運転者  (TB01040V) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  音声処理  (JE05000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 生理学的信号 ,  クラスタリング ,  マニュアル ,  アノテーション ,  行動 ,  イベント検出