文献

J-GLOBAL ID：201702273691878249   整理番号：17A0458174

眼状態認識に基づく運転者疲労検出【Powered by NICT】

Driver Fatigue Detection Based on Eye State Recognition

著者 (4件)： Zhang Fang ,  Su Jingjing ,  Geng Lei ,  Xiao Zhitao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CMVIT 2017  ページ： 105-110  発行年： 2017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： 運転疲労は交通事故を生じる主要な因子である。面は多くの有用な情報を含む,疲労を検出するための眼の状態を利用することができるが,眼状態はサングラスの着用により影響される。本論文では,上記の問題を解決し,アルゴリズムは,同時に精度と実時間を維持するために,著者らは検出のための赤外線ビデオを用い,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく眼状態認識手法を提案し,最終的に経時的に瞳孔(PERCLOS)上眼けん閉鎖の割合を計算する,疲労を検出するための瞬目回数。実験結果は,ガラスを装着した場合提案した方法は,眼の状態の高い認識精度を持つことを示し,疲労を効果的に検出できる。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： 赤外線 ,  録画装置 ,  ガラス ,  アルゴリズム ,  *畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  交通事故
準シソーラス用語： 認識精度 ,  瞬目 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 眼 ,  疲労