文献

J-GLOBAL ID：201802240834434686   整理番号：18A1744934

畳込みニューラルネットワークに基づくハッシング検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Yawning Detection Algorithm Based on Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Ma Sugang (長安大学信息工程学院 西安 710064;西安郵電大学計算机学院 西安 710121) ,  Zhao Chen (西安郵電大学計算机学院 西安 710121) ,  Sun Hanlin (西安郵電大学計算机学院 西安 710121) ,  Han Jungang (西安郵電大学計算机学院 西安 710121)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 45  号： z1  ページ： 227-229,241  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 運転者の疲労運転行動を警告するために,ハフ検出を使用でき,その結果,交通事故の発生を減らすことができる。コンボリューションニューラルネットワークに基づくハフ検出アルゴリズムを提案し、ドライバーの顔画像を直接ニューラルネットワークの入力とし、顔画像の複雑な陽的特徴の抽出を避けることができる。Softmax分類装置を用いて,ニューラルネットワークの特徴抽出の特徴を分類し,そして,ハミング行為かどうかを判断した。このアルゴリズムは,YawDDデータセット上で92.4%の検出精度を達成した。既存アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは,高い検出精度および簡単な実現の利点を有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通事故 ,  顔画像 ,  分類装置 ,  特徴抽出 ,  *ハッシング ,  *畳込み ,  *アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 検出精度 ,  ハミング ,  運転行動 ,  *検出アルゴリズム ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Yawning detection ,  Convolutional neural network ,  Weight sharing ,  Softmax classifier ,  Yawning detection dataset

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ハッシング ,  検出アルゴリズム