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J-GLOBAL ID：201802250275891123   整理番号：18A0448884

運転者における前頭EEG活性により推定した注意レベルの自動識別【Powered by NICT】

Automatic discrimination of attention levels estimated by frontal EEG activity in drivers

著者 (1件)： Kashihara Koji (Institute of Technology and Science, Tokushima University, 2-1 Minamijyousanjima, Tokushima, 770-8506 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： LSC  ページ： 194-197  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： ドライバーの脳信号に基づく支援システムの開発は,自動車事故を予防する可能性がある。運転中の注意または濃度レベルは脳における情報資源の総量と関連している。前頭葉中心線(Fm)シータ波は注意や濃度に客観的な評価指標と考えられている。道路標識の認識中のFmシータ波は脳波データにおけるウェーブレット解析により検出された。ウェーブレット解析における画像特徴は深い畳込みニューラルネットワークによる抽出した。この結果は,運転中の注意レベルの変化を識別するための脳-計算機インタフェイス可能にし,運転者に危険を警告する。Copyright 2018 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： インタフェイス ,  道路標識 ,  前頭葉 ,  画像特性 ,  脳波 ,  *自動車事故
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  ウェーブレット解析 ,  評価指標 ,  θ波 ,  情報資源 ,  支援システム ,  *自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 前頭 ,  EEG ,  活性 ,  推定 ,  注意 ,  自動識別