Online Driver Distraction Detection Using Long Short-Term Memory
- 단방향(undirectional) LSTM
- 과거 맥락만을 활용하여 인과적인 온라인 탐지 과제에 적용함
- 모델이 특정 운전자의 데이터에 과적합되지 않도록, 훈련, 검증, 테스트 데이터셋을 운전자별로 분리 ( driver-independent cross-validation )
- 폴드의 개수는 참가자의 수와 동일
- 각 폴드에서 테스트 세트는 한 명의 운전자로만 구성, 검증 세트는 무작위로 선택된 다른 6명의 운전자로 구성
- 세가지 다른 클래스 분포 평가
- normal driving은 단일 클래스로 처리
- 이진분류: normal driving 인지 아닌지
- 세개의 분류: task가 쉬움중간 난이도로 평가된 주행, 어려움 난이도로 평가된 주행
- 여섯개 분류: 난이도별로 한 개의 클래스
- feature selection 과정도 기록되어있음
