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A Review on Driver Face Monitoring Systems for Fatigue and Distraction Detection

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.64 (2014.03)바로가기
  • 페이지
    pp.73-100
  • 저자
    Mohamad-Hoseyn Sigari, Muhammad-Reza Pourshahabi, Mohsen Soryani, Mahmood Fathy
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A218264

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원문정보

초록

영어
Every year, many car accidents due to driver fatigue and distraction occur around the world and cause many casualties and injuries. Driver face monitoring systems is one of the main approaches for driver fatigue or distraction detection and accident prevention. Driver face monitoring systems capture the images from driver face and extract the symptoms of fatigue and distraction from eyes, mouth and head. These symptoms are usually percentage of eyelid closure over time (PERCLOS), eyelid distance, eye blink rate, blink speed, gaze direction, eye saccadic movement, yawning, head nodding and head orientation. The system estimates driver alertness based on extracted symptoms and alarms if needed. In this paper, after an introduction to driver face monitoring systems, the general structure of these systems is discussed. Then a comprehensive review on driver face monitoring systems for fatigue and distraction detection is presented.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Driver Face Monitoring System
  2.1. Imaging
  2.2. Hardware Platform and the Processor
  2.3. Intelligent Software
  2.4. Main Challenges
  2.5. Evaluation Criteria
 3. Face Detection
  3.1. Feature-based Methods
  3.2. Learning-based Methods
 4. Eye Detection
  4.1. Methods based on Imaging in IR Spectrum
  4.2. Feature-based Methods
  4.3. Other Methods
 5. Detection of Other Components of the Face
  5.1. Mouth Detection
  5.2. Nose Detection
  5.3. Salient Points Detection
 6. Tracking of Face and Its Components
  6.1. Search Window
  6.2. Adaptive filters
  6.3. Other Tracking Methods
 7. Symptom Extraction Related to Fatigue and Distraction
  7.1. Symptoms Related to Eye Region
  7.2. Symptoms Related to Mouth Region
  7.3. Symptoms Related to Head
  7.4. Symptoms Related to Face
 8. Fatigue and Distraction Detection
  8.1. Methods based on Threshold
  8.2. Knowledge-based Approaches
  8.3. Methods based on Probability Theory
  8.4. Statistical Methods
 9. Summary
 10. Conclusion and Future Works
 References

키워드

driver face monitoring system fatigue detection drowsiness detection distraction detection

저자

  • Mohamad-Hoseyn Sigari [ Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE) Electrical and Computer Engineering Department, College of Engineering University of Tehran, Tehran, Iran ]
  • Muhammad-Reza Pourshahabi [ Machine Vision Research Lab., Computer Engineering Department, College of Eng. Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran ]
  • Mohsen Soryani [ Computer Engineering Department, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran ]
  • Mahmood Fathy [ Computer Engineering Department, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Science and Technology
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4238
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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