Detailergebnis zu DOK-Nr. 72007
Automatische Erkennung der Frustration von Autofahrern: Ergebnisse und Anwendungsmöglichkeiten
| Autoren |
K. Ihme M. Zhang M. Jipp |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.3 Tagungen, Ausstellungen 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle) |
AAET - Automatisiertes & vernetztes Fahren: Beiträge zum gleichnamigen 18. Braunschweiger Symposium vom 8. und 9. Februar 2017, Stadthalle, Braunschweig. Braunschweig: ITS automotive Nord e. V., 2017, S. 207-223, 2 B, 17 Q
Frustration beim Autofahren kann kognitive und perzeptuelle Einschränkungen sowie aggressive Fahrweisen hervorrufen. Intelligente Systeme mit einer Echtzeiterkennung von Frustration könnten Fahrer optimal und zielgenau unterstützen und somit Unfälle vorbeugen. Hier stellen die Autoren einen Ansatz zur maschinellen Erkennung von Frustration über Videoaufnahmen des Gesichts vor. In einer Fahrsimulator-Studie wurde bei 31 Probanden Frustration erzeugt, während ihr Gesicht auf Video aufgenommen wurde. Auf diesen Daten wurde über ein Clustering-Verfahren die Signatur eines frustrierten Gesichtsausdrucks extrahiert und auf ungesehenen Daten überprüft. Die Methode und ihr Potenzial zur Echtzeiterkennung von Frustration werden diskutiert und mögliche Anwendungsfälle beleuchtet.