眼に関連した動きからの高精度な眠気推定：ニューラルネットワークに基づく調査研究

抄録

瞬きやまぶたの垂れ下がりなど眼に関連した動きが眠気の顕著な症状であるとの報告は多くある。 しかしながら、これらの運きによって説明される眠気推定のための計算上の有効性を調査した者はほとんどいない。この論文では、まぶたの動きと眼球の動きの2つの典型的な動きを分析し、CNN-NetとCNN-LSTM-Netという異なるニューラルネットワークモデルを用いて調査する。 実験において、まぶたと眼球の両方の動きを用いることは、短時間での眠気推定において、まぶたの動きだけを用いるよりも良好な性能を示す。また眼球の動きのみを用いた場合、ベースライン（PERCLOS法）よりも悪化することを示す。 さらに、CNN-Netは、CNN-LSTM-Netよりも正確な眠気度の推定に有効であることを示す。