論文の概要: Adversarial Robustness and Feature Impact Analysis for Driver Drowsiness Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13649v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 20:13:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 16:40:29.724161
• Title: Adversarial Robustness and Feature Impact Analysis for Driver Drowsiness Detection
• Title（参考訳）: ドライバの眠気検出のための対向ロバスト性と特徴的影響解析
• Authors: Jo\~ao Vitorino, Louren\c{c}o Rodrigues, Eva Maia, Isabel Pra\c{c}a, Andr\'e Louren\c{c}o
• Abstract要約: 眠気運転は道路事故の主要な原因であるが、ドライバーは疲労が反応時間に与える影響を否定している。 障害が発生する前に眠気を検出するには、機械学習(ML)を使用して心拍変動(HRV)信号を監視するという、有望な戦略がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drowsy driving is a major cause of road accidents, but drivers are dismissive of the impact that fatigue can have on their reaction times. To detect drowsiness before any impairment occurs, a promising strategy is using Machine Learning (ML) to monitor Heart Rate Variability (HRV) signals. This work presents multiple experiments with different HRV time windows and ML models, a feature impact analysis using Shapley Additive Explanations (SHAP), and an adversarial robustness analysis to assess their reliability when processing faulty input data and perturbed HRV signals. The most reliable model was Extreme Gradient Boosting (XGB) and the optimal time window had between 120 and 150 seconds. Furthermore, SHAP enabled the selection of the 18 most impactful features and the training of new smaller models that achieved a performance as good as the initial ones. Despite the susceptibility of all models to adversarial attacks, adversarial training enabled them to preserve significantly higher results, especially XGB. Therefore, ML models can significantly benefit from realistic adversarial training to provide a more robust driver drowsiness detection.
• Abstract（参考訳）: 眠気運転は道路事故の主要な原因であるが、ドライバーは疲労が反応時間に与える影響を否定している。 障害が発生する前に眠気を検出するには、機械学習(ML)を使用して心拍変動(HRV)信号をモニタリングする。 本研究は,種々のHRV時間ウィンドウとMLモデルを用いた複数実験,Shapley Additive Explanations (SHAP) を用いた特徴影響解析,および,故障入力データや摂動HRV信号を処理する際の信頼性を評価するための対向ロバスト性解析を行う。 最も信頼性の高いモデルはxgb(extreme gradient boosting)で、最適なタイムウィンドウは120秒から150秒であった。 さらに、SHAPは18の最も影響力のある特徴の選定と、初期モデルと同等の性能を達成した新しい小型モデルの訓練を可能にした。 敵の攻撃に対する全てのモデルへの感受性にもかかわらず、敵の訓練により、特にXGBよりもはるかに高い結果を維持することができた。 したがって、MLモデルは、より堅牢なドライバの眠気検出を提供するために、現実的な敵のトレーニングの恩恵を受けることができる。

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