文献

J-GLOBAL ID：201802246946158302   整理番号：18A1302411

修正Adaブーストとファジィアルゴリズムによる疲労駆動検出【JST・京大機械翻訳】

Fatigue driving detection with modified ada-boost and fuzzy algorithm

著者 (4件)： Yong Zhang (Department of Mechanical and Electrical Engineering, Shandong University of Science and Technology, Tai’an, 271019 China) ,  Jianyang Li (Department of Mechanical and Electrical Engineering, Shandong University of Science and Technology, Tai’an, 271019 China) ,  Hui Liu (Department of Mechanical and Electrical Engineering, Shandong University of Science and Technology, Tai’an, 271019 China) ,  Xuehui Gao (Department of Mechanical and Electrical Engineering, Shandong University of Science and Technology, Tai’an, 271019 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 5971-5974  発行年： 2018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： 顔の特徴は,疲労駆動検出のための最も重要で明らかな特性である。本論文では,顔を検出し,眼と口を正確に位置決めするために,修正AdaBoostアルゴリズムを用いた。適応閾値を用いて,眼と口の状態の特性を抽出した。最後に,ファジィアルゴリズムを用いて,PERCLOS規則と結合した疲れ状態を判断した。実験は,提案方法がより強いロバスト性,より速い速度,より正確な精度を持って,リアルタイム需要を満たすことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロバスト性
準シソーラス用語： AdaBoost , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： Ada ,  ファジィ ,  アルゴリズム ,  疲労