部分ベースの時間的顔記述子を用いた運転者監視のためのスパース表現

多くの運転者監視システム（DMS）が、人為的な事故のリスクを減少させるために提案されてきました。従来のDMSは、異常な運転中に収集されたデータを使用して、特定の事前定義された異常運転行動（たとえば、眠気や注意散漫な運転）を検出することに焦点を当てています。しかし、すべての運転者に適用可能な一般的な検出モデルを構築するために必要な十分な代表的なトレーニングデータを収集することは困難です。そのため、本論文では新しい個人ベースの階層的DMS（HDMS）を提案します。運転中、提案されたHDMSの第一層は、スパース表現で表現された通常の個人運転モデルに基づいて、通常の運転行動と異常運転行動を検出します。異常運転行動が検出されると、HDMSの第二層は、その行動が眠気の運転行動か注意散漫な運転行動かをさらに判断します。3つのデータセットに対する実験結果は、提案されたHDMSが通常の運転行動、眠気の運転行動、および注意散漫な運転行動を検出する点で、既存の最先端のDMS手法を上回ることを示しています。