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운전자 시선 및 선택적 주의 집중 모델 통합 해석을 통한 운전자 보조 시스템
Driver Assistance System for Integration Interpretation of Driver’s Gaze and Selective Attention Model

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제16권 제3호 (2016.06)바로가기
  • 페이지
    pp.115-122
  • 저자
    김지훈, 조현래, 장길진, 이민호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A278105

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper proposes a system to detect driver’s cognitive state by internal and external information of vehicle. The proposed system can measure driver’s eye gaze. This is done by concept of information delivery and mutual information measure. For this study, we set up two web-cameras at vehicles to obtain visual information of the driver and front of the vehicle. We propose Gestalt principle based selective attention model to define information quantity of road scene. The saliency map based on gestalt principle is prominently represented by stimulus such as traffic signals. The proposed system assumes driver’s cognitive resource allocation on the front scene by gaze analysis and head pose direction information. Then we use several feature algorithms for detecting driver’s characteristics in real time. Modified census transform (MCT) based Adaboost is used to detect driver’s face and its component whereas POSIT algorithms are used for eye detection and 3D head pose estimation. Experimental results show that the proposed system works well in real environment and confirm its usability.
한국어
본 논문은 차량의 내부 및 외부 정보를 통합하여 운전자의 인지 상태를 측정하고, 안전운전을 보조하여 주는시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 운전자의 시선 정보와 외부 영상을 분석하여 얻은 주변정보를 mutual information기반으로 통합하여 구현되며, 차량의 앞부분과 내부 운전자를 검출하는 2개의 카메라를 이용한다. 외부 카메라에서 정보를 얻기 위해 선택적 집중모델을 기반으로 하는 게슈탈트법칙을 제안하고, 이를 기반으로 구현된 saliency map (SM) 모델은 신호등과 같은 중요한 외부 자극을 두드러지게 표현한다. 내부 카메라에서는 얼굴의 특징정보를 이용하여 운전자의 주의가 집중되는 외부 응시 정보를 파악하고 이를 통해 운전자가 응시하고 있는 영역을 검출한다. 이를 위해서 우리는 실시간으로 운전자의 얼굴특징을 검출하는 알고리즘을 사용한다. 운전자의 얼굴을 검출하기 위하여 modified census transform (MCT) 기반의 Adaboost 알고리즘을 사용하였으며, POSIT (POS with ITerations)알고리즘을 통해 3차원 공간에서 머리의 방향과 운전자 응시 정보를 측정하였다. 실험결과를 통하여 제안한 시스템이 실시간으로 운전자의 응시하고 있는 영역과, 신호등과 같은 운전에 도움이 되는 정보를 파악하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있으며, 이러한 시스템이 운전보조 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구 동향
 Ⅲ. 차량 내·외부 통합 시스템 구현
  1. 차량 외부 분석을 위한 게스탈트 이론 기반주의 집중 모델
  2. 차량 내부 분석을 위한 운전자 상태 관측 모델
  3. 내·외부 통합을 위한 상호 정보량 분석
 Ⅳ. 실험 및 결과
  1. 실험 데이터
  2. 실험 결과
 Ⅴ. 결론
 References

저자

  • 김지훈 [ Jihun Kim | 준회원, 경북대학교 전자공학부 ]
  • 조현래 [ Hyunrae Jo | 준회원, 경북대학교 전자공학부 ]
  • 장길진 [ Giljin Jang | 정회원, 경북대학교 전자공학부 ]
  • 이민호 [ Minho Lee | 정회원, 경북대학교 전자공학부 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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