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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-02-21 09:20 顔表情からの眠気評定特性を考慮した被験者に依存しないドライバ状態分類 ○土田 歩・河中治樹・小栗宏次（愛知県立大）  ITS2011-49 IE2011-125 |
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| 抄録 | （和） | 近年，自動車の安全技術の向上により交通事故死者数は減少傾向にあるものの，事故発生件数自体は依然として高い水準で推移している．事故の大きな要因としてはドライバの眠気が考えられ，現在は生体信号や運転パフォーマンスから眠気レベルを推定するための研究が多く報告されているが，未だ推定手法の確立には至っていない．そこで本研究ではドライバを撮影した画像を解析することにより，従来手法で未解決であったドライバ間で生じる推定精度の個人差を吸収した眠気レベル推定手法を構築した． 本研究では，ドライバの眠気レベルを第三者による顔表情評定値と定義し，フロントに設置したステレオカメラから得られる眼瞼及び顔向き特徴量を用いて眠気レベルを推定する．個人差を考慮するためにドライバの顔表情を用いてグルーピングを行い，グループ別に学習器を構成することで精度の向上を試みた．また顔表情評定からの眠気レベルの時系列依存性を考慮するため，リカレント構造を持つ学習を行った．ドライビングシミュレータを用いた実験で取得したデータを用いて，構築した眠気レベル推定手法の汎化性検証を行ったところ，正解率93%と高い精度が得られた．また正解率の標準偏差は4%と低く，個人差を抑えることができた． |
| （英） | In the recent years, the development of safety system technologies have contributed to reduce deaths from traffic accidents, but the number of traffic accidents has persisted high level. The majority of traffic accidents are caused by driver’s drowsiness. Several theoretical methods concerning the estimation of drowsiness level based on physiological signals or driving performance have been suggested, however, the confirmed method have not devised yet. This study therefore proposes the estimation method of drowsiness level with respect to individual difference that is the existing problem in the previous study by analyzing the drivers’ facial video sequences. In this study, the subjective rating method by facial expression defines the criteria of the drowsiness levels. The input features in the estimation system are eyelid closure and head rotate features which can be corrected via stereo cameras located on the front dash board. Proficient drowsiness raters show that the rating method of the drowsiness level is concerning the prior one. Therefore we employed recurrent AdaBoost for applying that trend. Furthermore, we discriminated the data sets based on the feature maps from the eyelid features for solving the individual difference. Through the performance validation of the proposed method during the experiments using driving simulator, we obtained 93% of accuracy and 4% standard deviation for estimation of drowsiness level. |
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| キーワード | （和） | ドライバモニタリング / 眠気検知 / AdaBoost / / / / / |
| （英） | Driver monitoring / Drowsy driving detection / AdaBoost / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 441, ITS2011-49, pp. 251-256, 2012年2月. | |
| 資料番号 | ITS2011-49 | |
| 発行日 | 2012-02-13 (ITS, IE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2011-49 IE2011-125 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IE ITE-AIT ITE-HI ITE-ME |
| 開催期間 | 2012-02-20 - 2012-02-21 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | ITS画像処理、映像メディア、視覚および一般 |
| テーマ（英） | ITS Image Processsing, Image Medium, Vision, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ITS |
| 会議コード | 2012-02-ITS-IE-AIT-HI-ME |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 顔表情からの眠気評定特性を考慮した被験者に依存しないドライバ状態分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of Drivers' Drowsy States with Respect to Individual Difference Based on Application of Subjective Rating by Facial Expression |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドライバモニタリング / Driver monitoring |
| キーワード(2)（和/英） | 眠気検知 / Drowsy driving detection |
| キーワード(3)（和/英） | AdaBoost / AdaBoost |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土田 歩 / Ayumi Tsuchida / ツチダ アユミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 愛知県立大学 (略称： 愛知県立大) Aichi Prefectural University (略称： Aichi Prefectural Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河中 治樹 / Haruki Kawanaka / カワナカ ハルキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 愛知県立大学 (略称： 愛知県立大) Aichi Prefectural University (略称： Aichi Prefectural Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小栗 宏次 / Koji Oguri / オグリ コウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 愛知県立大学 (略称： 愛知県立大) Aichi Prefectural University (略称： Aichi Prefectural Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-02-21 09:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ITS |
| 資料番号 | ITS2011-49, IE2011-125 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.441(ITS), no.442(IE) |
| ページ範囲 | pp.251-256 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-02-13 (ITS, IE) |
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