| 講演名 | 2005/1/15 運転行動信号に含まれる個人性のモデル化(自動車・交通におけるコミュニケーション&インタフェース及び一般) 小澤 晃史, 脇田 敏裕, 宮島 千代美, 伊藤 克亘, 武田 一哉, |
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| 抄録(和) | 自動車の安全性・利便性を向上させる手法の一つに, 速度, 車間距離, アクセルペダル操作位置の信号などの運転行動情報の利用が考えられる.例えば, 車間距離の取り方やアクセルペダルの踏み方のパタンの個人性を利用した個人認識や, 通常時の運転行動と比較することで運転者の居眠りや飲酒運転などの状態認識といった応用が考えられる.そこで, 本研究では, 運転者の運転に対するルールが反映されていると考えられる速度と車間距離の関係などの同時分布を運転の大局的特徴としてモデル化する手法と, 短時間に含まれる運転者の癖が反映されている局所的特徴をモデル化する手法により, 運転行動に含まれる個人性をモデル化し, 個人識別実験を行った.その結果, 89.6%の識別率が得られた. |
| 抄録(英) | Driving behavioral signals are expected to be used to improve the safety and convenience while driving. For example, the use of driver's characteristics of the way of controlling vehicle speed, keeping headway distance, and hitting the accelerator pedal will allow us to achieve driver recognition for automatic adaptation of vehicle environments. Drowsy driving detection might also be realized by comparing the driving behavior with that of normal driving. In this work, long-term characteristics of the driver's behavior in the relation between the vehicle speed, the headway distance and the accelerator pedal position, and short-term spectral characteristics of the accelerator pedal position are modeled with Gaussian mixture models. We conduct a driver identification experiment and an 89.6% identification rate is obtained. |
| キーワード(和) | 運転行動信号 / ドライビングシミュレータ / 個人識別 / 混合正規分布(GMM) / ケプストラム分析 |
| キーワード(英) | Driver's behavioral signal / Driving simulator / Person identification / Gaussian mixture model (GMM) / Cepstral analysis |
| 資料番号 | HCS2004-40,HIP2004-85 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
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| 開催期間 | 2005/1/15(から1日開催) |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Human Information Processing (HIP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 運転行動信号に含まれる個人性のモデル化(自動車・交通におけるコミュニケーション&インタフェース及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modeling of Individualities in Driver Behavioral Signals |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 運転行動信号 / Driver's behavioral signal |
| キーワード(2)（和/英） | ドライビングシミュレータ / Driving simulator |
| キーワード(3)（和/英） | 個人識別 / Person identification |
| キーワード(4)（和/英） | 混合正規分布(GMM) / Gaussian mixture model (GMM) |
| キーワード(5)（和/英） | ケプストラム分析 / Cepstral analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小澤 晃史 / Koji OZAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 脇田 敏裕 / Toshihiro WAKITA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科:豊田中央研究所 Graduate School of Information Science, Nagoya University:Toyota Central R&D Labs |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宮島 千代美 / Chiyomi MIYAJIMA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 伊藤 克亘 / Katsunobu ITOU |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 武田 一哉 / Kazuya TAKEDA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 発表年月日 | 2005/1/15 |
| 資料番号 | HCS2004-40,HIP2004-85 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 582 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |