Abstract-This paper presenterar två olika inlärningsmetoder som tillämpas på uppgiften att övervaka förarens aktivitet. Syftet med metoderna är att upptäcka perioder av föraraktivitet som inte är säkra, till exempel prata på en mobiltelefon, äta eller justera instrumentpanelens radiosystem. Systemet som presenteras här använder en sidomonterad kamera som tittar på en förares profil och använder siluett utseende erhålls från hudfärg segmentering för att upptäcka aktiviteter. Den oövervakade metoden använder agglomerativ klustring för att kortfattat representera förarens aktiviteter genom en sekvens, medan den övervakade inlärningsmetoden använder en Bayesian eigen-image clasfier för att skilja mellan aktiviteter. Resultaten av de två inlärningsmetoder som tillämpas på körsekvenser inom tre olika ämnen presenteras och diskuteras ingående.
REF använde en sidomonterad kamera som tittar på en förarprofil och använder siluettutseendet från hudfärgssegmentering för att upptäcka aktiviteter.
Driver activity monitoring through supervised and unsupervised learning
{'venue': 'Proceedings. 2005 IEEE Intelligent Transportation Systems, 2005.', 'journal': 'Proceedings. 2005 IEEE Intelligent Transportation Systems, 2005.', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}