論文の概要: Continual Learning for Behavior-based Driver Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10780v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 10:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:56:04.343576
• Title: Continual Learning for Behavior-based Driver Identification
• Title（参考訳）: 行動に基づくドライバ識別のための連続学習
• Authors: Mattia Fanan, Davide Dalle Pezze, Emad Efatinasab, Ruggero Carli, Mirco Rampazzo, Gian Antonio Susto,
• Abstract要約: 行動に基づく運転者識別は、運転者の独特の運転行動に基づいて運転者を認識する新興技術である。 ほとんどの研究は、ディープ・ラーニング・モデルを車内に展開するという現実的な課題を考慮に入れていない。 これらの課題には、限られた計算リソースの下での運用、新しいドライバへの適応、時間の経過とともにの運転行動の変化などが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.560336593474866
• License:
• Abstract: Behavior-based Driver Identification is an emerging technology that recognizes drivers based on their unique driving behaviors, offering important applications such as vehicle theft prevention and personalized driving experiences. However, most studies fail to account for the real-world challenges of deploying Deep Learning models within vehicles. These challenges include operating under limited computational resources, adapting to new drivers, and changes in driving behavior over time. The objective of this study is to evaluate if Continual Learning (CL) is well-suited to address these challenges, as it enables models to retain previously learned knowledge while continually adapting with minimal computational overhead and resource requirements. We tested several CL techniques across three scenarios of increasing complexity based on the well-known OCSLab dataset. This work provides an important step forward in scalable driver identification solutions, demonstrating that CL approaches, such as DER, can obtain strong performance, with only an 11% reduction in accuracy compared to the static scenario. Furthermore, to enhance the performance, we propose two new methods, SmooER and SmooDER, that leverage the temporal continuity of driver identity over time to enhance classification accuracy. Our novel method, SmooDER, achieves optimal results with only a 2% reduction compared to the 11\% of the DER approach. In conclusion, this study proves the feasibility of CL approaches to address the challenges of Driver Identification in dynamic environments, making them suitable for deployment on cloud infrastructure or directly within vehicles.
• Abstract（参考訳）: 行動に基づく運転識別は、運転者の独特の運転行動に基づいて運転者を認識する新興技術であり、車両盗難防止やパーソナライズされた運転経験などの重要な応用を提供する。 しかし、ほとんどの研究は、ディープラーニングモデルを車内に展開するという現実的な課題を考慮に入れていない。 これらの課題には、限られた計算リソースの下での運用、新しいドライバへの適応、時間の経過とともにの運転行動の変化などが含まれる。 本研究の目的は,モデルが学習した知識を最小限の計算オーバーヘッドとリソース要求に順応しながら保持できるので,継続学習(CL)がこれらの課題に対処するのに適しているかどうかを評価することである。 我々は、よく知られたOCSLabデータセットに基づいて、複雑さを増大させる3つのシナリオでいくつかのCLテクニックをテストした。 この研究は、スケーラブルなドライバ識別ソリューションにおいて重要な一歩を踏み出し、DERのようなCLアプローチが、静的シナリオと比較して11%の精度で、強力なパフォーマンスを得ることができることを示した。 さらに、性能を向上させるために、時間とともにドライバーの識別の時間的連続性を活用して分類精度を高める2つの新しい手法、SmooERとSmooDERを提案する。 新たな手法であるSmooDERは, DER手法の11%に比べて2%の削減率で最適な結果が得られる。 結論として,本研究では,動的環境におけるドライバ識別の課題に対処するためのCLアプローチの実現可能性を示す。

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