自動走行車レベル3におけるシステム・ドライバーの協調制御確立のための表情認識法に関する研究

安部 博枝; 南畑 淳史; Luis Diago; 萩原 一郎

doi:10.1299/jsmecmd.2024.37.OS-1111

セッションID: OS-1111

DOI https://doi.org/10.1299/jsmecmd.2024.37.OS-1111

会議情報

主催: 一般社団法人日本機械学会

会議名: 第37回計算力学講演会

開催日: 2024/10/18 - 2024/10/20

自動走行車レベル3におけるシステム・ドライバーの協調制御確立のための表情認識法に関する研究

*安部博枝, 南畑淳史, Luis Diago, 萩原一郎

著者情報

キーワード: Request to Intervene, Brain waves, Facial expression extraction, Holographic neural- network, Fuzzy quantification Theory embedded holographic neural network, Long short-term memory

会議録・要旨集認証あり

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抄録

We have developed FQHNN (Fuzzy Quantification Theory Embedded Holographic Neural Network) which has been already applied to various problems successfully because of its causality and versatility. It is confirmed the excellence of the FQHNN in the time series against LSTM (Long Short- Term Memory). We try to develop concentration confirmation system with facial expression analysis based on FQHNN in the time series. At last we discuss whether the system can be applied to judge the concentration of the driver of auto-driving car in real time

責任著者(Corresponding author)

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