Produktbild: In-Vehicle Corpus and Signal Processing for Driver Behavior

In-Vehicle Corpus and Signal Processing for Driver Behavior

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.11.2010

Abbildungen

XIV, 125 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Kazuya Takeda + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

286

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.5 cm

Gewicht

406 g

Auflage

Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4419-4640-9

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.11.2010

Abbildungen

XIV, 125 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

286

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.5 cm

Gewicht

406 g

Auflage

Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4419-4640-9

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Improved Vehicle Safety and How Technology Will Get Us There, Hopefully.- New Concepts on Safe Driver-Assistance Systems.- Real-World Data Collection with “UYANIK”.- On-Going Data Collection of Driving Behavior Signals.- UTDrive: The Smart Vehicle Project.- Wireless Lan-Based Vehicular Location Information Processing.- Perceptually Optimized Packet Scheduling for Robust Real-Time Intervehicle Video Communications.- Machine Learning Systems for Detecting Driver Drowsiness.- Extraction of Pedestrian Regions Using Histogram and Locally Estimated Feature Distribution.- EEG Emotion Recognition System.- Three-Dimensional Ultrasound Imaging in Air for Parking and Pedestrian Protection.- A New Method for Evaluating Mental Work Load In n-Back Tasks.- Estimation of Acoustic Microphone Vocal Tract Parameters from Throat Microphone Recordings.- Cross-Probability Model Based on Gmm for Feature Vector Normalization.- Robust Feature Combination for Speech Recognition Using Linear Microphone Array in a Car.- Prediction of Driving Actions from Driving Signals.- Design of Audio-Visual Interface for Aiding Driver’s Voice Commands in Automotive Environment.- Estimation of High-Variance Vehicular Noise.- Feature Compensation Employing Model Combination for Robust In-Vehicle Speech Recognition.