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J-GLOBAL ID：202102292597032196   整理番号：21A0810598

EEGを用いた自動車運転者のための認知注意散漫検出に対する時間的影響【JST・京大機械翻訳】

Temporal Impact on Cognitive Distraction Detection for Car Drivers using EEG

著者 (4件)： Schneiders Eike (Department of Computer Science Aalborg University, Denmark) ,  Kristensen Mikkel Bjerregaard (Department of Computer Science Aalborg University, Denmark) ,  Svangren Michael Kvist (Aalborg University Department of computer science, Denmark) ,  Skov Mikael B. (Department of Computer Science Aalborg University, Denmark)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： OzCHI ’20  ページ： 594-601  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 脳波(EEG)は,人間の認知状態を測定する可能性を有するが,著者らは,よく適したEEGが,運転中の認知的混乱を認識するための方法について,限られた知識しか持っていない。本論文では,自動車運転者における認知的混乱を検出するために,機械学習と組み合わせたEEGを使用するシステムであるDeCiDEDを提案した。DeCiDEDを通して,訓練と評価データの収集の間の時間の影響,および認知的混乱のための検出精度を調査した。結果は,DeCiDEDが訓練と評価データが同じ運転セッションから生じるとき,高精度で認知的混乱を認識できることを示した。さらに,時間的影響を同定し,検出精度に対する異なる駆動間の時間スパンの増加の分類精度の低下をもたらした。最後に,EEGを用いた認知的注意認識に関する著者らの知見を,様々なタイプの混乱をカテゴリー化するためにそれを補完する方法について議論する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 脳波 ,  スパン ,  *カオス ,  機械学習
準シソーラス用語： *自動車運転 ,  脳波検査 ,  分類精度 ,  高精度 ,  検出精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 認知的注意散漫 ,  認知状態検出 ,  運転者のための注意散漫検出 ,  EEG ,  脳波検査 ,  認知散漫検出に対する時間的影響

分類 (2件)： 運転者  (TB01040V) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： EEG ,  自動車 ,  認知 ,  注意