这车是我的！：利用生成对抗网络进行驾驶员识别的汽车防盗对策

随着汽车互联程度提高，针对汽车盗窃的防范对策已成为现实世界中的一项重要任务。为应对汽车盗窃，人们提出了数据挖掘、生物识别及附加认证方法。在当前对策中，数据挖掘方法是捕捉车主驾驶员独特特征的高效途径之一。为从窃贼中识别车主驾驶员，已有工作将多种算法应用于驾驶数据。此类数据挖掘方法采用监督学习，因而需要带标签的数据集。然而，收集并应用窃贼的驾驶模式是不现实的。为克服该问题，我们提出基于 GAN 的驾驶员识别方法。GAN 具有仅通过学习车主驾驶员数据即可构建识别模型的优势。我们仅使用车主驾驶员数据训练 GAN，并利用训练后的判别器识别车主驾驶员。基于实际驾驶数据，我们评估了所提识别模型能良好识别车主驾驶员。通过将多种驾驶员认证方法与该模型集成，我们期望产业界能开发出可用于现实世界的汽车防盗对策。