Оценка методов анализа лицевых характеристик для персонализации в системах мониторинга водителя

Фам Туан Ань, Кашевник Алексей Михайлович, Чечулин Андрей Алексеевич

В последнее время исследования и разработки по тематике систем мониторинга водителей становятся все более и более популярными. Поскольку появление автономных транспортных средств на дорогах общего пользования невозможно в ближайшие годы, сообщество исследователей и разработчиков в области интеллектуальных транспортных систем сосредоточилось на мониторинге водителя в салоне транспортного средства для уменьшения количества дорожно-транспортных происшествий. В статье представлен анализ современных работ в области определения лицевых характеристик с использованием анализа изображений лица водителя. Целью исследования является ответ на вопрос, каким образом настроить методы анализа изображений для разных типов лиц (например, в европейских или азиатских), для того чтобы персонализировать систему и повысить точность определения черт лица. Прогресс в области глубокого обучения широко используется в современных системах идентификации и также может быть применен к рассматриваемой проблеме. В статье дается оценка преимуществ и недостатков существующих методов машинного обучения по отношению к рассматриваемой проблеме.

Ключевые слова:Анализ лицевых характеристик, персонификация, глубокое обучение, искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети.