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<div class="csl-entry">Schneider, C. (2012). <i>Classification of vigilance using Hidden Markov Models on EOG data</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-55948</div>
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Verminderte Aufmerksamkeit ist heutzutage einer der häufigsten Gründe für schwere Unfälle, und wird durch unseren modernen Lebenswandel begünstigt. Gefährliche Situationen können aber oftmals mit rechtzeitigen Warnungen entschärft werden. Deshalb wurde ein Gauss'sches Hidden Markov Modell (GHMM) auf Basis von elektrookulographischen (EOG) und fahrzeugspezifischen Features entwickelt, welche im Zuge des SENSATION-Projekts aufgezeichnet wurden. Es wird gezeigt, dass es im Offline-Experiment möglich ist, eine grobe Aufteilung der Daten in sinnvolle Vigilanzniveaus (wach, neutral, müde) vorzunehmen. Die vorliegenden Resultate ermutigen weitere Forschungsarbeit auf diesem Gebiet, mit dem Ziel (mit erweiterter Feature-Menge) Online-Monitoring-Anwendungen zu konstruieren.<br />
de
dc.description.abstract
A lack of vigilance is nowadays one of the most frequent reasons for severe accidents, and this is even enhanced by our modern way of life. Hazardous situations can often be prevented when warning from a high level of fatigue. Therefore a Gaussian Hidden Markov Model (GHMM) was developed and implemented which takes electrooculography recordings (EOG) and additional car-based features of the SENSATION study in account to estimate the actual level of vigilance. It is shown that this is possible in the offline experiment for three coarse states - awake, neutral, sleepy. The results encourage to pursue that subject (with extended feature set) for the purpose of developing an online-monitoring system.
en
dc.language
English
-
dc.language.iso
en
-
dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
-
dc.subject
Hidden Markov Modelle
de
dc.subject
EOG
de
dc.subject
Electrooculogramm
de
dc.subject
Vigilanz
de
dc.subject
Fahrsimulator
de
dc.subject
Wachheit
de
dc.subject
Hidden Markov Models
en
dc.subject
EOG
en
dc.subject
electrooculogram
en
dc.subject
vigilance
en
dc.subject
driving simulator
en
dc.subject
wakefulness
en
dc.title
Classification of vigilance using Hidden Markov Models on EOG data
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Christoph Schneider
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.contributor.assistant
Kropf, Johannes
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tuw.publication.orgunit
E101 - Institut für Analysis und Scientific Computing