Call for Papers

Gesichtserkennung und Eye-Tracking im Fahrzeug ( Vortrag )

Sicherheit, Personalisierung, innovative Mensch-Maschine-Schnittstellen

Referent: Prof. Dr. Tobias Scheffer, Universität Potsdam
Vortragsreihe: Automotive
Zeit: 01.12.16 10:35-11:15

Zielgruppe

Management

Themenbereiche

Analyse & Design, Aus Forschung & Lehre

Schwerpunkt

Technologie

Voraussetzungen

Keine

Kurzfassung

Ich diskutiere zunächst Use Cases und den Nutzen von Blickpunktbestimmung, Monitoring der Augenlider und Identifikation von Fahrern. Ich gehe auf die technischen Herausforderungen wie die unkontrollierte Beleuchtung, geringe Rechenleistung typischer ECUs und Verdeckungen durch Sonnenbrillen, Schals und Lenkradspeichen ein. Anschließend skizziere ich, wie diese Funktionen in eingebetteten Systemen realisiert werden können. Dabei gebe ich eine kurze, leicht verständliche Einführung in Neuronale Netze und Deep Learning und zeige, wie Neuronale Netze für die Face Recognition mit menschlicher Erkennungsgenauigkeit extrem effizient auf ARM-Prozessoren und anderen eingebetteten Architekturen realisiert werden können. Ich präsentiere die Ergebnisse von Fallstudien mit First-Tier-Automotive-Zulieferern, in denen wir realisierbare Identifikationsraten und -Zeiten ermittelt haben.

Gliederung

- Use Cases und Nutzen von Blickpunktbestimmung, Head- und Eye-Tracking, Monitoring der Augenlider: innovative HMI, Müdigkeitserkennung, Erkennung der Bereitschaft des Fahrers, die Kontrolle bei teilautonomen Fahrten wieder zu übernehmen.

- Nutzen von Face Recognition: Personalisierung, Zugang zu persönlichen Informationen, Schutz vor unbefugter Nutzung.

- Herausforderungen: unkontrollierte Beleuchtung, geringe Rechenleistung eingebetteter Prozessoren, Verdeckungen durch Sonnenbrillen, Schals und Lenkradspeichen ein.

- Realisierung der Blickpunktbestimmung mit hoher Frame-Rate auf eingebetteten Systemen.

- Neuronale Netze und Deep Learning für die Face Recognition.

- Berechnung tiefer Neuronaler Netze auf eingebetteten Systemen mit Hilfe von Vektor- und Grafik-Koprozessoren.

- Fallstudien zu Fahreridentifikation mit First-Tier-Automotive-Zulieferern.

- Live-Demonstration einer Head Tracking und Identifikationssoftware.

Nutzen und Besonderheiten

Teilnehmer können den Nutzen von Head Tracking, Eye Tracking und Face Recognition in Fahrzeugen einschätzen und lernen anhand der Ergebnisse der Fallstudie den tatsächlich der Praxis erzielbaren Nutzen sowie die Grenzen der Technologie kennen. Teilnehmer können Neuronale Netze und Deep Learning einordnen; sie lernen den heute auf Neuronalen Netzen basierenden Stand der Technik im Bereich der Face Recognition kennen. Teilnehmer sehen, dass neuronale Netze auf eingebetteten Systemen realisiert werden können. Teilnehmer können durch eigenes Experimentieren mit der Software die Grenzen und Möglichkeiten von Head-Tracking- und Face-Recognition-Technologie erfahren.

Über den Referenten

Prof. Dr. Tobias Scheffer forscht als Professor am Institut für Informatik und Computational Science der Universität Potsdam im Bereich des maschinellen Lernens. Er ist Mitgründer der Asaphus Vision GmbH, einem Spin-Off-Unternehmen, das sich auf die Entwicklung eingebetteter Head-Tracking- und Face-Recognition-Software für automobile Anwendungen konzentriert. Er hat 1999 an der Technischen Universität Berlin promoviert.