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J-GLOBAL ID：201902212928532019   整理番号：19A1382325

マルチインデックス融合と状態認識ネットワークに基づく疲労状態検出【JST・京大機械翻訳】

Fatigue State Detection Based on Multi-Index Fusion and State Recognition Network

著者 (5件)： Ji Yingyu (College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Wang Shigang (College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Zhao Yan (College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Wei Jian (College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Lu Yang (College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 64136-64147  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 複雑な環境における疲労駆動検出は挑戦的な問題である。本論文は,ドライバ疲れ状態の更なる解析のために,マルチインデックス融合と状態認識ネットワークに基づく疲労駆動検出アルゴリズムを提案した。本研究では,顔検出と顔キーポイント検出のためのマルチタスクカスケード畳込みニューラルネットワークを使用し,眼のキーポイントに従って顔を修正し,眼状態を認識し,口の状態を認識するために左と右のコーナーポイントに従って口画像を妨害する。これは,ドライバの頭部傾斜,偏向などの検出精度を改善することができる。次に,眼状態認識ネットワークを両眼画像に対して構築し,閉眼状態を同定し,口状態認識ネットワークを用いて口状態を同定した。最後に,疲労判断モデルを,ドライバー疲労状態をさらに分析するために,眼状態と口状態の2つの特性を結合することによって確立した。このアルゴリズムは,公開の眼データセットに関して98.42%の検出精度を達成して,オープン口データセットに関して97.93%の検出精度を達成した。他の既存のアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムには,高精度と単純な実装の利点がある。Copyright 2019 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： 画像 ,  *ネットワーク ,  偏向 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 高精度 ,  閉眼 ,  検出精度 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  顔検出 ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  インデックス ,  融合 ,  疲労