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CAM 기반의 계층적 및 수평적 분류 모델을 결합한 운전자 부주의 검출 및 특징 영역 지역화

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dc.contributor.author고수연-
dc.contributor.author최영우-
dc.date.accessioned2022-04-19T08:48:10Z-
dc.date.available2022-04-19T08:48:10Z-
dc.date.issued2021-11-
dc.identifier.issn2287-5905-
dc.identifier.issn2734-0503-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/146108-
dc.description.abstract교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.-
dc.description.abstractDriver negligence accounts for the largest proportion of the causes of traffic accidents, and research to detect them is continuously beingconducted. This paper proposes a method to accurately detect a distracted driver and localize the most characteristic parts of the driver. The proposed method hierarchically constructs a CNN basic model that classifies 10 classes based on CAM in order to detect driver distrationand 4 subclass models for detailed classification of classes having a confusing or common feature area in this model. The classification resultoutput from each model can be considered as a new feature indicating the degree of matching with the CNN feature maps, and the accuracyof classification is improved by horizontally combining and learning them. In addition, by combining the heat map results reflecting theclassification results of the basic and detailed classification models, the characteristic areas of attention in the image are found. The proposedmethod obtained an accuracy of 95.14% in an experiment using the State Farm data set, which is 2.94% higher than the 92.2%, which isthe highest accuracy among the results using this data set. Also, it was confirmed by the experiment that more meaningful and accurateattention areas were found than the results of the attention area found when only the basic model was used.-
dc.format.extent10-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국정보처리학회-
dc.titleCAM 기반의 계층적 및 수평적 분류 모델을 결합한 운전자 부주의 검출 및 특징 영역 지역화-
dc.title.alternativeDistracted Driver Detection and Characteristic Area Localization by Combining CAM-Based Hierarchical and Horizontal Classification Models-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.doi10.3745/KTSDE.2021.10.11.439-
dc.identifier.bibliographicCitation정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.10, no.11, pp 439 - 448-
dc.citation.title정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학-
dc.citation.volume10-
dc.citation.number11-
dc.citation.startPage439-
dc.citation.endPage448-
dc.identifier.kciidART002779799-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor운전자 부주의 검출-
dc.subject.keywordAuthor합성곱신경망-
dc.subject.keywordAuthorCAM(Class Activation Map)-
dc.subject.keywordAuthor주의영역 지역화-
dc.subject.keywordAuthorDistracted Driver Detection-
dc.subject.keywordAuthorConvolutional Neural Networks-
dc.subject.keywordAuthorClass Activation Maps-
dc.subject.keywordAuthorAttention Area Localization-
dc.identifier.urlhttps://kiss.kstudy.com/thesis/thesis-view.asp?key=3917115-
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Choi, Yeong Woo
공과대학 (소프트웨어학부(첨단))
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