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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.8
- 수록면
- 690 - 693 (4page)
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Recently, to reduce driver"s workload, multimodal user interfaces including voice and gesture recognition functions have been introduced to intelligent vehicles. However, the non-contact input methods are vulnerable to environmental conditions such as noise and light. To enhance their accuracy, in this paper, we proposed a complementary intelligent method to infer driver’s intention for the operation of in-vehicle equipment. To this end, first, on controlling in-vehicle equipment, the driver’s voice, video and physiological signals and the vehicle state information were collected through various sensors and ports of a driving simulator. Next, a set of selected machine learning algorithms including decision tree, Bayesian network, support vector machine, and multilayer perceptron approaches were trained using the collected data. Finally, the most efficient algorithm were selected by comparing their accuracy and performance.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험
3. 실험결과
4. 머신 러닝 기법 적용
5. 결론
참고문헌
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