作者:翁景華、賴盈秀、賴尚宏基於深度學習之疲勞駕駛監測系統
疲勞駕駛是引發交通事故的重要因素之一，而疲勞駕駛監測系統的開發能夠防範並降低交通安全的危害。本文所提出的疲勞駕駛監測系統，首先提取高層次的臉部和頭部特徵，然後用它們來識別疲勞相關症狀，接著以散列方法將深度信念網絡上層輸出轉成離散隱馬爾可夫模型的觀測符號序列，其中兩個離散隱馬爾可夫模型是用來描述時間資訊以及疲勞特徵之間的互動關係。我們也收集了模擬疲勞駕駛的影片資料庫，影片囊括不同膚色的人、性別、環境光亮程度以及開車實況，目的是希望可以達到資料庫的多樣性與可信度。