Sistema de Identificação de Condutores Baseado em Métodos de Extração de Características Estatísticas e Técnicas de Redução de Dimensionalidade
Andrey Gustavo de Souza1; Wilian Soares Lacerda1; Danton Diego Ferreira1; Gustavo Lobato Campos2
1 Universidade Federal de Lavras; 2 Instituto Federal de Minas Gerais - Campus Formiga
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0641
Resumo
O crescente número de roubos e furtos de veículos no Brasil, mostra a demanda iminente por sistemas que possam evitar este tipo de ocasionalidade. Ciente disto, este trabalho busca o desenvolvimento de um sistema identificação de condutores por meio de dados oriundos de sensores embarcados no próprio veículo, juntamente com a aplicação de técnicas de processamento de dados e aprendizado de máquina. O sistema faz uso de métodos de extração de características estatísticas, a fim de se maximizar a representatividade dos dados e também de técnicas de redução de dimensionalidade, como Análise Discriminante de Fisher (FDA), Análise de Componentes Principais (PCA), Análise de Componentes Principais Incrementais (IPCA) e Análise de Componentes Independentes (ICA), com o objetivo de otimizar o desempenho dos classificadores. O sistema se mostrou eficiente na execução da tarefa proposta, com uma taxa de correta identificação do condutor superior à 99%.
Palavras-chave: Identificação de condutores; Modelagem de comportamento do condutor; Processamento de dados; Aprendizado de máquina