Transferencia de aprendizaje mediante redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de conductores distraídos

Resumen

En el presente trabajo se plantea identificar si una persona se encuentra distraída o no, cuando está conduciendo un vehículo. Esto se logra mediante la clasificación de imágenes de conductores para determinar si están atentos o distraídos usando redes neuronales convolucionales (CNN) y dos herramientas para mejorar el algoritmo, las cuales son Transferencia de Aprendizaje e Ingeniería de Características. Para realizar el entrenamiento se usó imágenes de la competición de Kaggle, en las cuales se hicieron operaciones de rotación y aumento del tamaño para poder tener más datos y obtener mejores resultados. Posteriormente se usó la red extractora de características VGG16, que es un modelo pre-entrenado, de la cual se reemplazaron sus últimas capas para reducir el sobre-entrenamiento y adaptarla a nuestro algoritmo. Los resultados obtenidos en el clasificador nos dan una eficiencia de entrenamiento y validación del 99.30% y 99.46% respectivamente.