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  1. A500 情報学部/情報学研究科・情報文化学部・情報科学研究科
  2. A500a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

Cepstral Analysis of Driving Behavioral Signals for Driver Identification

http://hdl.handle.net/2237/9596
http://hdl.handle.net/2237/9596
09095efb-bb9c-4029-b523-540babc8f423
名前 / ファイル ライセンス アクション
Miyajima1.pdf Miyajima1.pdf (200.2 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2008-03-17
タイトル
タイトル Cepstral Analysis of Driving Behavioral Signals for Driver Identification
言語 en
著者 Miyajima, C.

× Miyajima, C.

WEKO 22492

en Miyajima, C.

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Nishiwaki, Y.

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Ozawa, K.

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Wakita, T.

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Takeda, K.

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利
権利情報 Copyright © 2006 IEEE. Reprinted from (relevant publication info). This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Nagoya University’s products or services. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org.
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Spectral analysis is applied to such driving behavioral signals as gas and brake pedal operation signals for extracting drivers' characteristics while accelerating or decelerating. Cepstral features of each driver obtained through spectral analysis of driving signals are modeled with a Gaussian mixture model (GMM). A GMM driver model based on cepstral features is evaluated in driver identification experiments using driving signals collected in a driving simulator and in a real vehicle on a city road. Experimental results show that the driver model based on cepstral features achieves a driver identification rate of 89.6 % for driving simulator and 76.8 % for real vehicle, resulting in 61 % and 55 % error reduction, respectively, over a conventional driver model that uses raw driving signals without spectral analysis.
言語 en
出版者
出版者 IEEE
言語 ja
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/ICASSP.2006.1661427
ISBN
関連タイプ isPartOf
識別子タイプ ISBN
関連識別子 1-4244-0469-X
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1520-6149
書誌情報 en : IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

巻 5, p. v-924, 発行日 2006
フォーマット
値 application/pdf
著者版フラグ
値 publisher
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/9596
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 12:15:22.808147
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