Я знаю, кто ты, по тому, как ты заглянешь в угол

Есть много вещей, которые раскрывают личность, но то, как вы заезжаете за угол, не кажется подходящим кандидатом. Однако, похоже, это может вас выдать. Данных датчика за один поворот, желательно в сельской местности, кажется достаточно.

Только что были опубликованы два новых исследования по определению водителей по тому, как они поворачивают на повороте. Первый использует только данные от датчиков, установленных в автомобиле, а второй использует только данные со смартфона, который случайно оказался в машине.

Исследователи из Стэнфорда, Volkswagen и Audi задали вопрос, который, возможно, не пришел в голову большинству. Учитывая, что современные автомобили имеют множество датчиков, собирающих много данных, можно ли определить, кто едет, по короткому набору показаний датчиков — желательно, как только автомобиль свернет с проезжей части. Причина, по которой я хотел бы это сделать, заключается в том, что автомобиль может регулировать такие вещи, как положение зеркал и т. Д., Но создание профилей водителя в целом кажется потенциальным использованием. Я уверен, что вы можете придумать свое собственное использование данных.

Повороты являются хорошим кандидатом для этой задачи, так как водитель должен замедлить скорость, повернуть колесо и определить траекторию автомобиля на повороте, прежде чем разогнаться. Этот сложный элемент поведения имеет достаточно степеней свободы для кодирования личности водителя.

Сформировав набор данных поворотов, команда попыталась обучить алгоритм классификации с использованием 12 лучших ходов. Ниже вы можете увидеть четыре верхних поворота:

Программный набор данных включал такие вещи, как скорость, нажатие педали тормоза и газа и так далее:

Всего было использовано двенадцать сигналов плюс GPS для построения случайного классификатора лесов. Результаты оказались на удивление хорошими. Когда выбор был между двумя драйверами, точность составляла от 55% до 93%, а для пяти драйверов точность составляла от 33% до 70%, тогда как вы могли бы ожидать только 20%, угадывая. Эти результаты основаны на данных за один поворот. Также интересно то, что на сельских поворотах точность была самой высокой — от 80% до 95% для двух водителей. Исследователи предполагают, что в этих местах будет меньше внешних факторов, таких как пешеходы и т. Д., Которые заставят водителя отклониться от естественного стиля.

Вторая группа исследователей, на этот раз из Мичиганского университета, задает аналогичный вопрос, но на этот раз добавляет гироскоп и акселерометр. Их программа Dri-Fi (Driver Fingerprint), кажется, работает даже лучше, чем использование только автомобильных данных и GPS. Опять же, с данными, полученными за один поворот, точность классификации составила 74%, 84% и 91% для 12, 8 и 5 возможных водителей. Если вы позволите системе иметь больше данных, то есть больше оборотов, точность возрастет до 95–96%. Обратите внимание, что в этом случае датчики находятся в стандартном мобильном телефоне — нет необходимости подключаться к системе датчиков автомобиля.

Таким образом, кажется, мы можем определить, кто едет за один поворот.