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이 논문의 연구 히스토리 (4)
2016
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본 논문은 운전자의 머리포즈 추정과 눈동자 깜빡임 검출 결과를 Hidden Markov Model(HMM)을 통해 졸음운전을 판단하는 시스템을 제안한다. 머리포즈 추정은 Corner detection 으로 특징점을 검출하여 Optical flow 로 추적한 후 POSIT 알고리즘으로 포즈를 추정한다. 눈동자 깜빡임 검출은 적분 투영함수(IPF)를 이용하여 검출한다. 추정된 머리포즈 중 Yaw 와 Pitch 의 값과 깜빡임을 HMM 모델을 통해 현재 운전자의 피로도 상태를 예측하여 이를 통해 졸음운전을 판단한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 운전자의 졸음상태를 판단하는 결과를 도출하였다.
목차
요약문
ABSTRACT
INCLUDE
HEAD POSE ESTIMATION
EYE ?BLINK DETECTION
HIDDEN MARKOV MODEL
DRIVER DROWSINESS DETECTION
CONCLUSION
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
안면인식 시스템을 통한 졸음운전 감지
김동민
,
위형준
,
김진하
외 1명
한국정보과학회 학술발표논문집
2015
.06
졸음 방지 시스템을 위한 눈 개폐 상태 판단 방법
이주현
,
유형석
전기학회논문지
2014
.12
비전 기반 운전자 시선 추적 및 눈 깜빡임 검출 시스템
박상민
,
최인호
,
성재경
외 1명
대한전자공학회 학술대회
2014
.06
자동차 운전자의 졸음 감지 기술
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강수민
제어로봇시스템학회지
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.03
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.11
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