頭部姿勢空間定量化のための自己写像特性の評価

摘要

本研究では，単眼車載カメラにより得られたドライバの頭部動画像から，危険運転を誘発すると考えられる平常状態からの逸脱信号を検出するシステムの構築を目指している．本稿では，2種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した頭部姿勢の分類手法を提案する．評価実験では，信号機のない交差点における安全確認動作を対象に，カテゴリの分類精度を左右するVigilanceパラメータを変化させ，安全確認動作のカテゴリ分類に必要な自己写像特性について検討を加えた．その結果，安全確認動作の連続性を保持しながらカテゴリを形成可能であることが明らかとなった．