論文の概要: Studying Drowsiness Detection Performance while Driving through Scalable
Machine Learning Models using Electroencephalography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04048v3
- Date: Mon, 30 Oct 2023 10:21:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 04:45:53.024129
- Title: Studying Drowsiness Detection Performance while Driving through Scalable
Machine Learning Models using Electroencephalography
- Title（参考訳）: 脳電図を用いたスケーラブルな機械学習モデルによる眠気検出性能の検討
- Authors: Jos\'e Manuel Hidalgo Rogel, Enrique Tom\'as Mart\'inez Beltr\'an,
Mario Quiles P\'erez, Sergio L\'opez Bernal, Gregorio Mart\'inez P\'erez,
Alberto Huertas Celdr\'an
- Abstract要約: 運転者の眠気は交通事故の主な原因の1つである。
Brain-Computer Interfaces (BCI) と Machine Learning (ML) はドライバの眠気の検出を可能にしている。
本研究は、BCIを用いたインテリジェントなフレームワークと、脳波に基づく運転シナリオの眠気を検出する特徴を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: - Background / Introduction: Driver drowsiness is a significant concern and
one of the leading causes of traffic accidents. Advances in cognitive
neuroscience and computer science have enabled the detection of drivers'
drowsiness using Brain-Computer Interfaces (BCIs) and Machine Learning (ML).
However, the literature lacks a comprehensive evaluation of drowsiness
detection performance using a heterogeneous set of ML algorithms, and it is
necessary to study the performance of scalable ML models suitable for groups of
subjects. - Methods: To address these limitations, this work presents an
intelligent framework employing BCIs and features based on
electroencephalography for detecting drowsiness in driving scenarios. The
SEED-VIG dataset is used to evaluate the best-performing models for individual
subjects and groups. - Results: Results show that Random Forest (RF)
outperformed other models used in the literature, such as Support Vector
Machine (SVM), with a 78% f1-score for individual models. Regarding scalable
models, RF reached a 79% f1-score, demonstrating the effectiveness of these
approaches. This publication highlights the relevance of exploring a diverse
set of ML algorithms and scalable approaches suitable for groups of subjects to
improve drowsiness detection systems and ultimately reduce the number of
accidents caused by driver fatigue. - Conclusions: The lessons learned from
this study show that not only SVM but also other models not sufficiently
explored in the literature are relevant for drowsiness detection. Additionally,
scalable approaches are effective in detecting drowsiness, even when new
subjects are evaluated. Thus, the proposed framework presents a novel approach
for detecting drowsiness in driving scenarios using BCIs and ML.
- Abstract（参考訳）: 背景 / 導入: ドライバーの眠気は重要な関心事であり、交通事故の主な原因の1つです。
認知神経科学とコンピュータ科学の進歩により、Brain-Computer Interfaces (BCI) と Machine Learning (ML) を用いたドライバーの眠気の検出が可能になった。
しかし,不均質なMLアルゴリズムを用いた快適度検出性能の総合評価には欠けており,対象者のグループに適したスケーラブルなMLモデルの性能について検討する必要がある。
方法:これらの制約に対処するため、この研究はBCIを用いたインテリジェントな枠組みを示し、脳波に基づいて運転シナリオの眠気を検出する。
SEED-VIGデータセットは、個人とグループにとって最高のパフォーマンスモデルを評価するために使用される。
結果: ランダムフォレスト (RF) は,SVM (Support Vector Machine) などの文献において,個々のモデルに対して78%のf1スコアで,他のモデルよりも優れていた。
スケーラブルモデルに関して、RFは79%のf1スコアに達し、これらのアプローチの有効性を実証した。
本論文は,多種多様なmlアルゴリズムと,被検者の集団が眠気検出システムを改善し,最終的には運転者の疲労による事故数を減らすのに適したスケーラブルなアプローチを検討することの関連性を強調する。
結論:本研究から得られた教訓は,SVMだけでなく,文献で十分に調査されていない他のモデルも,眠気検出に関係していることを示している。
さらに,新しい被験者が評価された場合でも,スケーラブルなアプローチは眠気の検出に有効である。
そこで,提案フレームワークは,BCIとMLを用いた運転シナリオの眠気を検出する新しい手法を提案する。
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