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J-GLOBAL ID：202002246571767672   整理番号：20A0216344

部分ベース時間顔記述子によるスパース表現を用いた運転者モニタリング【JST・京大機械翻訳】

Driver Monitoring Using Sparse Representation With Part-Based Temporal Face Descriptors

著者 (6件)： Chiou Chien-Yu (Department of Electrical Engineering, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Wang Wei-Cheng (Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica, Taipei, Taiwan) ,  Lu Shueh-Chou (Department of Electrical Engineering, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Huang Chun-Rong (Department of Computer Science and Engineering, National Chung Hsing University, Taichung, Taiwan) ,  Chung Pau-Choo (Department of Electrical Engineering, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Lai Yun-Yang (Department of Computer Science and Engineering, National Chung Hsing University, Taichung, Taiwan)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 21  号： 1  ページ： 346-361  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 多くの運転者監視システム(DMSs)は,人間に起因する事故のリスクを低減するために提案されている。従来のDMSsは,異常運転中に収集されたデータで訓練された一般的モデルを用いて,drosinや不注意運転のような特定の事前定義された異常な運転行動を検出することに焦点を合わせている。しかし,すべての運転者に適用できる一般的な検出モデルを構築するためには,十分な代表的な訓練データを収集することは困難である。その結果,本論文は,新しい個人ベースの階層的DMS(HDMS)を提案した。運転中に,提案したHDMSの第一層は,スパース表現により表現される通常の個人運転モデルに基づいて,正常および異常な運転行動を検出する。異常な駆動挙動が検出されるとき,HDMSの第2層は,挙動が運転行動を低下させるか,または運転行動を混乱させるかどうかをさらに決定する。3つのデータセットに対して得られた実験結果は,提案したHDMSが,通常の運転行動,および混乱した運転行動の検出において,既存の最先端のDMS法より優れていることを示した。Copyright 2020 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： *監視装置 ,  単一層
準シソーラス用語： *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 記述子 ,  スパース表現 ,  モニタリング