A Study on the Vision-based Driver Distraction and Drowsiness Detection
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2014
학위논문사항
Thesis(M.A.)-- 연세대학교 대학원 : 전기전자공학과 2014.8
발행연도
2014
작성언어
미상
주제어
발행국(도시)
대한민국
형태사항
1v ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 김재희
소장기관
Driver inattention (distraction and drowsiness) is one of the major causes of highway car accidents. The previous driver monitoring systems, which measure the level of driver inattention and provide a warning when a potential hazard exists, have attempted to detect either driver drowsiness or distraction, although both factors should be considered for accident prevention. Therefore, we propose a vision based driver inattention monitoring system that can detect both drowsiness and distraction simultaneously.
Compared to the previous works, this dissertation offers the following contributions in each distraction and drowsiness detection method: In drowsiness detection part: First, we developed a hardware unit capable of eliminating specular reflection due to sunlight reflected by a driver’s glasses. Second, we propose a new eye detection algorithm that combines the eye candidate detector consisting of AdaBoost, adaptive template matching, and blob detection with eye validation using an Support Vector Machine (SVM) learning the appearance features obtained by Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA), thereby reducing the eye detection error and processing time significantly. Finally, we propose a new method for eye state classification that combines three innovations: (1) extraction and fusion of features from both eyes, (2) initialization of driver-specific thresholds to account for differences in eye shape and texture, and (3) modeling of driver-specific blinking patterns for normal (non-drowsy) driving.
In distraction detection part: First, an ellipsoidal face model is proposed instead of the cylindrical face model to find driver’s yaw exactly. We extract simple shape features, which are composed of left border, right border, and center of the driver’s face. Based on these features, yaw of driver’s head is found by using the proposed ellipsoidal face model instead of the previous cylindrical face model. Second, we propose new features, which are normalized mean and standard deviation of the horizontal edge projection histogram, to estimate driver’s pitch reliably and rapidly. Based on these features, driver’s head pitch is estimated by using Support Vector Regression (SVR).
In the experiments, the proposed method was quantitatively and qualitatively evaluated and compared with previous methods by using 162,722 images collected from 22 subjects in various experimental environments. The experimental results showed that the detection accuracies of the eye region and eye states were 99% and 98%, respectively. In addition, the results show that the Root Mean Square (RMS) error of the estimated yaw and pitch angles are below 7 degrees both in daytime and nighttime. Finally, both driver drowsiness and distraction were accurately detected with a success rate of 98%.
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