, waga@brain.kyutech.ac.jp 6 En mängd olika välfärdsramar hade införts i moderna fordon för ett decennium sedan. Traktionskontroll, autobromsning och antisömnsystem är betydande innovationer som antas vara överlägsna människans reaktion. Olycksfallsfrekvensen i Malaysia har dock ännu inte minskat fullt ut. År 2013 var nästan en miljon värvade fordon inblandade i trafikolyckor, och skadorna uppgick till över RM9,3 miljarder. Samtidigt är en bil ett system som omfattar vägen, fordonet och föraren. För närvarande har vägarna och fordonen blivit oerhört stabila, men föraren är fortfarande den känsligaste komponenten i detta system. Elektrodermal aktivitet (EDA) användes i denna studie för att undersöka stress och ilska som primära känslor som ledde till eventuella olyckor med föraren. En simulerad köruppgift med förinställda neutrala, stress- och vredesscenarier utvecklades för känslomässig stimulans. Totalt 20 försökspersoner ingick i detta experiment. Förvärvade EDA-signaler filtrerades vid 0,5 Hz till 2 Hz och utsattes för en kort tids Fouriertransform. Sedan, deras medel, median, och variansen av effektspektral densitet extraherades. De erhållna parametrarna analyserades statistiskt med två prover f-test. EDA-avläsningar från förare visade betydande skillnader mellan simulerade körscenarier med neutral stress, neutral fara och stressfara. Datasetet delades också in i två grupper (10-10) för träning och testning av stödvektorklassning vid 10-faldig korsvalidering. Klassificeringsnoggrannheten var 85 % vardera för neutral stress och neutral fara och 70 % för risk för stress.
Men i REF föreslog de ett system för att känna igen förarens emotionella tillstånd efter att ha omvandlat EDA-signalerna med hjälp av en kort tid Fourier transform.
Driver emotion recognition framework based on electrodermal activity measurements during simulated driving conditions
{'venue': '2016 IEEE EMBS Conference on Biomedical Engineering and Sciences (IECBES)', 'journal': '2016 IEEE EMBS Conference on Biomedical Engineering and Sciences (IECBES)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}