| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-09-06 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
ドライバーの眠気予測を目的とした顔表情評定AIシステムの軽量化 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
The efficient AI System for Rating Facial Expressions for the purpose of Predicting Drivers Sleepiness |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
|
資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
|
|
|
岡山県立大学大学院情報系工学研究科 |
| 著者所属 |
|
|
|
岡山県立大学情報工学部 |
| 著者所属 |
|
|
|
岡山県立大学情報工学部 |
| 著者所属 |
|
|
|
岡山県立大学情報工学部 |
| 著者所属 |
|
|
|
川崎医療福祉大学医療技術学部臨床工学科 |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社村上開明堂 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Computer Science and System Engineering, Okayama Prefectural University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Computer Science and Systems Engineering, Okayama Prefectural University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Computer Science and Systems Engineering, Okayama Prefectural University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Computer Science and Systems Engineering, Okayama Prefectural University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Faculty of Health Science and Technology Kawasaki University of Medical Welfare |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Murakami Corporation |
| 著者名 |
久保, 智哉
有本, 和民
横川, 智教
穂苅, 真樹
茅野, 功
梶原, 景久
|
| 著者名(英) |
Tomoya, Kubo
Kazutami, Arimoto
Yokogawa, Tomoyuki
Masaki, Hokari
Isao, Kayano
Kagehisa, Kajiwara
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
ドライバーモニタシステムにおいて，顔表情評定を AI システム上で動作させるためにニューラルネットワーク（NN）に 3 次元畳み込みニューラルネットワーク (3D CNN) を用いた研究があるが，車に搭載可能なマイコンボード上で動作させるには計算量が大きすぎる．本研究では，3D CNN から，2D CNN へコンパクト化することで，精度を保ちつつ，NN における計算量の削減を目指した． |
| 論文抄録(英) |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
In a driver monitoring system, a 3D convolutional neural network (3D CNN) has been used as a neural network (NN) to evaluate facial expressions on an AI system, but it is too computationally expensive to run on a microcontroller board that can be installed in a car. In this study, we aimed to reduce the computational complexity in the NN while maintaining accuracy by downsizing from a 3D CNN to a 2D CNN. As a result, we succeeded in increasing the processing speed by approximately 8 times while maintaining a certain degree of accuracy in inference. |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN10438399 |
| 書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）
巻 2022-AVM-118,
号 5,
p. 1-6,
発行日 2022-09-06
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8582 |
| Notice |
|
|
|
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-AVM22118005.pdf (2.5 MB)
