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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications ICEIC : 2010
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 510 - 513 (4page)
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Monitoring the drowsiness and inattention of a driver plays an important role in preventing car accidents. Previous researches show that many vehicular accidents in highway are caused by the fatigue due to long-time driving, inattention or dozing of a driver. To resolve these problems, we propose a method to classify open and closed eyes by analyzing horizontal edge of eye images. After initial locations of face and eyes are found by using object detection methods such as Adaboost, an edge-based method is used to extract feature from detected eye image. Then, open and closed eyes are classified by the threshold based on Bayesian rule and analysis of extracted feature. Experimental results show that open and closed eyes are reliably classified in actual vehicular environments.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed methods
Ⅲ. Experimental results
Ⅳ. Conclusions
Acknowledgments
References
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