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저자정보
Muhamad Dwisnanto Putro (University of Ulsan) Duy-Linh Nguyen (University of Ulsan) Kang-Hyun Jo (University of Ulsan)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2020
발행연도
2020.10
수록면
12 - 16 (5page)

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Eye detection is a crucial task for the success of driver drowsiness detection. The eye location is determined by employing feature extractions to discriminate distinctive features. Convolutional Neural Networks (CNN) has achieved the best results in the object detection task. However, this requires expensive computation, whereas practical application demands for this work to run real-time on low-cost devices such as CPU. The eye feature is very different from other organ facial features, so the shallow architecture of CNN deserves to be employed. This paper proposes the Fast Eye-CPU (FE-CPU) as a real-time eye detector that can work on the CPU. The architecture consists of two main modules, including the backbone to rapidly extract features and the detection module for predicting eye regions. As a result, the detector achieves high accuracy on several benchmark datasets, and it can work in real-time by 467 frames per second on Intel I5-6600 as a CPU device.
#Central processing unit (CPU) #eye localization #fast detector #real-time

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED ARCHITECTURE
3. IMPLEMENTATION SETUP
4. EXPERIMENTS AND RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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