SURF를 이용한 졸음운전 검출에 관한 연구
A Study on Drowsy Driving Detection using SURF
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초록
본 논문은 지역적 특징을 빠르게 추출할 수 있는 SURF(Speed Up Robust Features) 알고리즘을 이용해 안경과 조명 등 자동차 환경에 적응적인 새로운 눈 상태 검출방법을 제안하였다. 또한, 베이지안 추론을 이용하여 각 운전자에 대해 세 가지 고유의 눈 상태 템플릿을 실시간적으로 생성함으로써 눈 상태 검출 성능을 향상시켰다. 주·야간, 안경 착용 시, 미착용 시 등 여러 환경에 대한 성능 실험 결과 주·야간 환경에서 각각 평균 98.1%와 96.0%의 검출률을, 공개된 ZJU데이터베이스에 대한 실험 결과 평균 97.8%의 검출률을 보임으로써 제안된 방법의 우수성을 보였다.
Abstract
In this paper, we propose a drowsy driver detection system with a novel eye state detection method that is adaptive to various vehicle environment such as glasses, light and so forth using SURF(Speed Up Robust Feature) which can extract quickly local features from images. Also the performance of eye state detection is improved as individual three eye-state templates of each driver can be made using Bayesian inference. The experimental results under various environment with average 98.1% and 96.1% detection rate in the daytime and at night respectively and those in the opened ZJU database with average 97.8% detection rate show that the proposed method outperforms the current state-of-the-art.
참고문헌 (17)
- S. Vitabile, "Bright Pupil Detection in an Embedded, Real-time Drowsiness Monitoring System", The 24th IEEE International conference on Advanced Information Networking and Applications, pp.661~668 (2010)
- 한민수, "Drowsy driving detection based on the driver`s head movement using infrared sensors", 2nd International Symposium on Universal Communication, ISUC 2008, pp.231~236 (2008)
- M. Omidyeganeh, "Intelligent driver Drowsiness detection through Fusion of Yawning and eye Closure", 2011 IEEE International Conference on Virtual Environments Human-Computer Interfaces and Measurement Systems (VECIMS), pp.1~6 (2011)
- M. H. Sigari, "Driver hypo-vigilance detection based on eyelid behavior", Seventh International Conference on Advances in Pattern Recognition, pp.426~429 (2009)
- P. R. Tabrizi, "Drowsiness detection based on brightness and numerical features of eye images", 2009 Fifth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, pp.1310~1313 (2009)
- T. Danisman, "Drowsy driver detection system using eye blink patterns", IEEE 2010 International Conference on Machine and Web Intelligence (ICMWI), pp.230~233 (2010)
- 오유화, "반복적인 PCA 재구성을 이용한 얼굴 영상에서의 안경 제거", 전자공학회논문지 - SP, 41(03), pp.225~240 (2004), 대한전자공학회
- 김진우, "2차원 영상 기반3차원 개인 얼굴 모델 생성 및 애니메이션", 한국방송공학회학술대회논문지, pp.15~20 (1999)
- H. Bay, "Surf: Seeded up robust features", European Conference on Computer Vision, 3951, pp.404~417 (2006)
- 한학용, "패턴인식개론" (2009), 한빛미디어
- Real Time Eye Tracking and Blink Detection with USB Cameras, "M. Chau", Boston University Computer Science, ~ (2005)
- 주영훈, "지능형 졸음 운전 경고 시스템", 한국지능시스템학회 논문지, 18(2), pp.223~229 (2008), 한국지능시스템학회
- M. Tomofurni, "Dvelopment of Non-contact Real-time BlinkDetection System for doze Alarm", SICE AnnualConference in Sapporo, 2, pp.1626~1631 (2004)
- 김진옥, "표정 강도에 강건한 얼굴 표정 인식", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 16(5), pp.395~402 (2009), 한국정보처리학회
- P. P. Caffier, "The spontaneous eye-blink as sleepiness indicatorin patients with obstructive sleep apnoea syndromeapilotstudy", Sleep Medicine, 6(2), pp.155~162 (2005)
- 최기호, "눈 깜박임 패턴을 이용한 졸음 검출", 한국ITS학회 논문지, 10(2), pp.94~102 (2011), 한국ITS학회
- "ZJU Eyeblink Database" (2010)[URL]