講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-03 10:20
t-SNEを用いた多元生体信号からの眠気検出方法の提案 ○野村拓未・加納慎一郎(芝浦工大) MBE2021-94 |
抄録 |
(和) |
ドライブシミュレータで運転中の被験者の脳波・心電図・眼電図を測定し,t-SNEを用いて次元縮小を行って眠気を評価する方法を提案する.衝突・脱線事故を起こした時刻のデータを眠気が強いデータだと仮定して解析を行った.提案手法では,t-SNEを用いて次元削減をし,SVMで2クラスに分類した.t-SNEを用いない手法と比較して,t-SNEを用いる提案手法は全体的に正答率が向上し約9割であった.SVMでの学習モデルを別日に行ったデータに適用した場合,正答率は約5から約8割であった. |
(英) |
The method to detect drowsiness from electroencephalogram (EEG), electrocardiogram (ECG), and electroretinogram (EOG) while subjects were driving in a drive simulator was proposed and evaluated. In this method, dimensionality of biosignals was reduced by using t-SNE. The data at collision or derailment accidents were treated as that with strong drowsiness. SVM was used to classify the data into two classes. Compared to the method without using t-SNE, the proposed method with t-SNE improved the overall correct response rate to about 90%. The results of SVM training on another day showed that the correct response rate ranged from about 50 to about 80%. |
キーワード |
(和) |
眠気検出 / 多元生体信号 / 運転 / t-SNE / パターン分類 / / / |
(英) |
drowsiness detection / multimodal biosignals / car driver / t-SNE / pattern classification / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 389, MBE2021-94, pp. 31-34, 2022年3月. |
資料番号 |
MBE2021-94 |
発行日 |
2022-02-23 (MBE) |
ISSN |
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) |
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