CNNを用いた顔面皮膚温度分布に基づく反復的な眠気検出のための一般モデルの構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-7

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Development of a general model for iterative drowsiness detection based on facial skin temperature distribution using CNN

著者名: 鳥居 拓海（青山学院大学）,南雲 健人（青山学院大学）,大岩 孝輔（青山学院大学）,野澤 昭雄（青山学院大学）

著者名(英語): Takumi Torii (Aoyama Gakuin University),Kent Nagumo (Aoyama Gakuin University),Kosuke Oiwa (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 眠気検出|畳み込みニューラルネットワーク|顔面熱画像|ディープラーニング|Drowsiness detection|Convolutional Neural Network|Facial Heat Images|deep learning

要約(日本語): レベル3の自動運転車はドライバーモニタリング等の機能を有するHMI(Human Machine Interface)を備えることが義務化おり、ドライバーの眠気検出の需要が高まっている。ドライバーを対象とした計測はとくに精神的・身体的負荷が軽い必要があり、非接触計測技術の適用が求められている。非接触で計測可能な顔面皮膚温度分布は眠気によって変動することが知られている。先行研究では畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)を用いて顔面皮膚温度分布に基づく反復的な眠気検出のための個人モデルの構築を行った。応用に際し、個人モデルではなく一般モデルの構築が求められる。本研究では、CNNを用いた反復的な眠気検出のための一般モデルを構築し、顔面皮膚温度分布の眠気に関する変動部位の特定を試みた。

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