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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 266 - 270 (5page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (11)
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In this paper, we propose a technique of drowsiness detection using machine vision. The drowsiness of vehicle driver is often the primary cause of motor vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images for detecting drowsiness status of driver is critical for preventing these accidents. In our suggested method, we analyze the changes of histogram and edge of eye region images which are acquired using CCD camera. We developed a drowsiness detection system using the histogram and edge change information. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness nearly to 98%, and can be used for preventing vehicle accidents due to the drowsiness of drivers.
목차
Abstract
I. 서론
II. 히스토그램과 에지를 이용한 졸음 감지
III. 실험 결과 및 고찰
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
M. Chau and M. Betke, “Real time eye tracking and blink detection with USB cameras,” Boston University Computer Science Technical Report, no. 2005-12, May 2005.
N. Sharma and V. K. Banga, “Drowsiness warning system using artificial intelligence,” World Academy of Science, Engineering and Technology, vol. 4, no. 7, pp. 1771-1773, 2010.
J.-I. Kim, H.-S. Ahn, G.-M. Jeong, and Chan-Woon, “Estimation of a Driver's physical condition using real- time vision system,” The Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, vol. 9, no. 5, pp. 213-224, Oct. 2009.
Y. H. Joo, J. K. Kim, and I. H. Ra, “Intelligent drowsiness drive worning system,” Journal of Intelligence and information System, vol. 18, no. 2, pp. 223-229, Apr. 2008.
A. Malla, P. Davidson, P. Bones, R. Green, and R. Jones, “Automated video-based measurement of eye closure for detecting behavioral microsleep,” 32nd Annual International Conference of the IEEE EMBS, pp. 6742-6744, Aug. 2010.
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