졸음운전 방지를 위한 하품 인식 알고리즘

Yawn Recognition Algorism for Prevention of Drowsy Driving

  • 윤원종 (한국교통대학교 전자공학과) ;
  • 이재성 (한국교통대학교 전자공학과)
  • Yoon, Won-Jong (Department of Electronic Engineering, Korea National University of Transportation) ;
  • Lee, Jaesung (Department of Electronic Engineering, Korea National University of Transportation)
  • 발행 : 2013.10.25

초록

본 논문에서는 카메라로부터 운전자의 눈동자, 하품을 인식하여 운전자의 졸음운전을 방지하는 방법을 제안한다. Viola-Jones 알고리즘을 사용하여 얼굴의 영역을 확보하고 이로부터 눈 영역과 입 영역을 추출해낸다. 눈 영역에서는 Hough변환을 적용하여 눈동자를 인식하여 졸음을 인식한다. 입 영역에는 전처리 필터를 적용하여 하품할 때 혀의 피부색을 검출한 뒤에 Sub-Window를 사용하여 하품 여부를 판단한다. 실험 결과 하품 인식률은 87%에 달했다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용함으로서 졸음운전에 대한 사고를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

This paper proposes the way to prevent drowsy driving by recognizing drivers eyes and yawn using a front camera. The method uses the Viola-Jones algorithm to detect eyes area and mouth area from detection face region. In the eyes area, it uses the Hough transform to recognize eye circle in order to distinguish drowsy driving. In the mouth area, it determines whether for the driver to yawn through a sub-window testing by applying a HSV-filter and detecting skin color of the tongue. The test result shows that the recognition rate of yawn reaches up to 90%. It is expected that the method introduced in this paper might contribute to reduce the number of drowsy driving accidents.

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