Título: Investigando a Plausibilidade de Classificadores de Imagens Aplicados à Detecção de Motoristas Distraídos
Autores: Flávio Rosendo da Silva Oliveira, Felipe Costa Farias, Fernando Buarque de Lima Neto
Resumo: O número de mortes anuais em acidentes de trânsito, no Brasil, ultrapassa 40 mil segundo dados da Organização Mundial da Saúde. Entre as principais causas de acidentes encontram-se as distrações ao volante, cuja gravidade é aumentada em até 4 vezes pelo uso do celular. Este artigo apresenta método destinado a aferir a plausibilidade de classificadores de imagens, aplicados à detecção de motoristas distraídos. São apresentados experimentos investigando a plausibilidade de diferentes arquiteturas de aprendizagem profunda, utilizadas nesta tarefa. Os resultados sugeriram que o método apresentou-se como uma alternativa viável para auxiliar a investigação da plausibilidade de classificadores de imagens, e neste problema, auxiliou a observação de alguns aspectos não triviais no comportamento dos modelos investigados.
Palavras-chave: visão computacional; aprendizagem profunda; motoristas distraídos; plausibilidade
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-129
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