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A robust method for drowsiness detection using distance and gradient vectors

机译:一种使用距离和梯度向量进行睡意检测的可靠方法

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摘要

This paper presents a drowsiness detection method for drivers. The drowsiness is detected by monitoring the eye state (open or close). Firstly, the detection of human face and eye regions is performed using the Haar cascade method. We then locate a dark circular object (i.e. the pupil) using two vectors within the eye regions: one is distance vectors and the other gradient vectors. The cross-correlation between these two vectors should be maximized at the center of the dark circle. Experimental results show that the proposed method works well in bright, dim, and dark situations. For the dark situation, we use infrared LEDs to make a face visible. The computation speed of the proposed method is fast enough to perform at video rate.
机译:本文提出了一种驾驶员困倦的检测方法。通过监视眼睛状态(睁眼或闭眼)来检测睡意。首先,使用Haar级联方法进行人脸和眼睛区域的检测。然后,我们使用眼睛区域内的两个向量来定位一个黑暗的圆形物体(即瞳孔):一个是距离向量,另一个是梯度向量。这两个向量之间的互相关应在黑圈的中心处最大化。实验结果表明,该方法在明亮,暗淡和黑暗的情况下都能很好地工作。对于黑暗的情况,我们使用红外LED使人脸可见。所提出的方法的计算速度足够快以在视频速率下执行。

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