著者

長瀬 敦嗣 岸本 圭史 河中 治樹 小栗 宏次

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. ITS (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.109, no.58, pp.25-30, 2009-05-21

被引用文献数

6

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交通事故の多くはドライバの心身状態に起因しており,ドライバモニタリングは事故を未然に防ぐための予防安全技術において特に重要である.運転中の会話や思考のような認知負荷状態は潜在的な危険をはらみ,多くの交通事故を引き起こす原因となっている.これまでの研究により,認知負荷状態の識別は行われているが,その程度による多クラスの識別までには至っていない.本研究では多値判別法としてECOC法を用い,ドライバの生体情報を特徴量として認知負荷状態の度合いに応じた多クラス識別手法を提案する.2つの手法を用い,識別性能を高めるために最適な特徴量の組み合わせ及び識別手法について考察を行ったところ良好な結果を得た.