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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 곽재민
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 목포해양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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This paper propose a method to detect and track a human face using depth information as well as color images for detection of drowsy driving. It consists of a face detection procedure and a face tracking procedure. The face detection procedure basically uses the Adaboost method which shows the best performance so far. And it detect face by limiting the overall input image of the Adaboost to the human regions. The face detected in the detection procedure is used as the template to start the face tracking procedure. The experimental results showed that the proposed detection method takes only about 23 % of the execution time of the existing method. In all the cases except a special one, the tracking error ratio is as low as about 2.16 %
목차
목 차 1List of Tables 4List of Figures 5Abstract 6Ⅰ. 서 론 11-1. 안전항해 기술의 필요성 11-2. 안전항해 보조 기술 21-3. 본 연구의 필요성 3Ⅱ. 얼굴 추적 알고리즘 42-1. Adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 42-1-1. 유사 구조 특징 분류 52-1-2. 분류 방법 62-1-2. 케스케이드 구조 92-2. 템플릿 매칭을 이용한 얼굴 추적 10Ⅲ. 깊이 정보와 컬러 정보를 이용한 졸음감지 알고리즘 123-1. 얼굴 검출 과정 143-2. 얼굴 추적 과정 173-2-1. 탐색 영역의 정의 173-2-2. 템플릿 및 탐색 영역의 크기 조절 193-2-3. 템플릿 매칭과 템플릿 갱신 203-2-4. 얼굴 검출 과정 귀환 223-3. Sleepiness Data 이용한 졸음 감지 223-3-1. 졸음 상황 및 비정상 항행 상황 정립 233-3-2. Sleepiness Data 산출 방법 243-3-3. Sleepiness Data 매칭 253-4. 졸음 감지 과정 253-4-1. Sleepiness Data 정의 263-4-2. 정상항행 Data 분석 273-4-3. Warning 신호 발생결정 28Ⅳ. 결과 및 고찰 294-1. 실험 방법 294-2. 실험 결과 324-2-1. 졸음 판단 오차율 분석 334-2-2. 졸음 판단 정확성 35Ⅴ. 결 론 36참고 문헌 37
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