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졸음운전 방지를 위한 하품 인식 알고리즘
Yawn Recognition Algorism for Prevention of Drowsy Driving 원문보기

한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회, 2013 Oct. 25, 2013년, pp.447 - 450  

윤원종 (한국교통대학교 전자공학과) ,  이재성 (한국교통대학교 전자공학과)

초록
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본 논문에서는 카메라로부터 운전자의 눈동자, 하품을 인식하여 운전자의 졸음운전을 방지하는 방법을 제안한다. Viola-Jones 알고리즘을 사용하여 얼굴의 영역을 확보하고 이로부터 눈 영역과 입 영역을 추출해낸다. 눈 영역에서는 Hough변환을 적용하여 눈동자를 인식하여 졸음을 인식한다. 입 영역에는 전처리 필터를 적용하여 하품할 때 혀의 피부색을 검출한 뒤에 Sub-Window를 사용하여 하품 여부를 판단한다. 실험 결과 하품 인식률은 87%에 달했다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용함으로서 졸음운전에 대한 사고를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes the way to prevent drowsy driving by recognizing drivers eyes and yawn using a front camera. The method uses the Viola-Jones algorithm to detect eyes area and mouth area from detection face region. In the eyes area, it uses the Hough transform to recognize eye circle in order to ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 눈동자 검출과 하품 인식을 이용하여 운전자의 졸음 인식 알고리즘을 제안하였다. 얼굴 영역 인식을 위해 Viola-Jones 알고리즘, 혀 부부분 색상정보 판단을 위해 전처리 필터를 사용하였다.
  • 눈동자 외에도 운전자의 다른 제스쳐 인지를 통해 복합적으로 판단할 필요가 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식 후에 눈동자 검출 및 모니터링을 실시하면서 동시에 하품 검출을 통해 운전자의 초기 졸음 단계를 파악하는 방법을 제시한다.
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