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학위논문
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(경북대학교, 경북대학교 대학원)

지도교수
박길흠
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경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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졸음운전으로 인한 사고는 높은 치사율을 보이고 있으며, 이를 방지하기 위해 운전자의 편의성과 안전성 향상을 위한 비전 기반의 졸음운전 감지 시스템은 활발히 연구되고 있다. 그러나 복잡한 배경과 환경 변화로 운전자의 졸음 여부를 정확하게 판단하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 얼굴 특징점을 기반으로 하품, 눈 졸음 상태, 고개 끄덕임을 판별할 수 있는 측정 기준을 연구하여 졸음운전을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 배경 및 환경 변화에 강인하여 졸음 여부 판단의 정확도가 높고, 알고리즘의 처리속도가 빨라 실시간으로 적용이 가능하다. 실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다. 제안한 알고리즘의 처리 속도는 약 0.084ms이며, 주간과 야간의 하품, 졸음 눈, 고개 숙임에 대한 평균 검출률은 각각 98.48%, 97.97%로 높은 검출률을 나타냈다.
#Drowsiness Detection #Face Alignment #Face Detection

목차

  1. Ⅰ. 서 론 1
    Ⅱ. 졸음운전 감지에 이용한 기존 연구 4
    2.1 색상 정보를 이용한 방법 4
    2.2 Haar Object Detection 이용한 방법 5
    2.2.1 Haar-like Feature 5
    2.2.2 Adaboost Cascaded Classifier 8
    Ⅲ. 얼굴 특징점 기반의 졸음운전 감지 알고리즘 10
    3.1 얼굴 특징점 추출 11
    3.2 하품 판단 16
    3.3 눈 졸음 상태 판단 17
    3.4 고개 숙임 판단 19
    Ⅳ. 실험 결과 및 고찰 22
    4.1 얼굴 특징점 추출 결과 22
    4.2 실험 데이터 및 측정 결과 25
    4.2.1 하품 판단 결과 28
    4.2.2 눈 졸음 상태 판단 결과 30
    4.2.3 고개 숙임 판단 결과 31
    4.3 제안한 알고리즘의 검출률 33
    Ⅴ. 결 론 36
    참 고 문 헌 37
    영 문 초 록 41

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