文献

J-GLOBAL ID：202002217613274271   整理番号：20A1996350

機械学習を用いた異常検知による自動車運転時のメンタルワークロード評価

Evaluation of mental workload during automobile driving based on anomaly detection with machine learning

著者 (3件)： 茅原崇徳 (金沢大 新学術創成研究機構) ,  小林史拓 (金沢大 大学院自然科学研究科) ,  坂本二郎 (金沢大 設計製造技研)
資料名： 人間工学  (Japanese Journal of Ergonomics)
巻： 56  号： Supplement (Web)  ページ： ROMBUNNO.2A4-05(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： S0258A  ISSN： 0549-4974  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・自動車運転時にメンタルワークロード(MWL)が増加すると漫然運転を誘発するので,その防止には運転者のMWLの評価が必要。
・MWLの評価には眼球運動が使用されるが,MWLの高低を判定する閾値が必要。
・One classサポートベクターマシン(OCSVM)を用いてMWLが低い状態での眼球運動関連パラメータからMWLが高い状態を検知する方法を提案。
・N-back課題を課してMWLをコントロールし,OCSVMを用いてMWLが特に高い3-backの状態を高い精度で検知できることが判明。

シソーラス用語： 運転 ,  *作業負荷 ,  眼球運動 ,  サポートベクトルマシン ,  *評価 ,  検出
準シソーラス用語： *メンタルワークロード ,  異常検知 ,  自動車運転 ,  不注意運転

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  異常検知 ,  自動車 ,  メンタルワークロード ,  評価