Trương Quốc Định * Nguyễn Đăng Quang

* Tác giả liên hệ (tqdinh@ctu.edu.vn)

Abstract

In this paper, we propose to construct a driver drowsiness detection system using computer vision methods. A camera is used to observe driver’s face. The system will alert the driver when he had dozed off based on eyes-closed state as well as the number of eyes blinking. In this work, we use two methods to detect the eyes-closed state of the driver: distance between eye and brow; curvature of the eyelids. The first method was proposed in some previous studies while the second is novel. We develop an algorithm to determine the eyes blinking through three consecutive frames. Theexperiment on a group of Vietnamese peopleshows that the system accuracy is about 93.1%.
Keywords: Image processing, visual recognition, drowsiness detection

Tóm tắt

Trong khuôn khổ bài báo này,chúng tôi xây dựng một hệ thống phát hiện tình trạng ngủ gật của lái xe dựa trên các kỹ thuật thị giác máy tính. Với một camera (webcam) dùng để quan sát gương mặt tài xế, hệ thống sẽ phát âm thanh cảnh báo khi tài xế có biểu hiện ngủ gật dựa vào trạng thái mắt nhắm cũng như số lần chớp mắt, số lần mắt cử động. Đề tài sử dụng hai phương pháp phát hiện trạng thái nhắm mắt là: phương pháp xác định khoảng cách mắt với chân mày và phương pháp tính độ cong của đường tiếp giáp hai mí mắt. Phương pháp xác định khoảng cách mắt với chân mày đã được thực hiện trong một số nghiên cứu trước đây. Chúng tôi cũng trình bày một phương pháp xác định trạng thái nhắm mắt mới là phương pháp tính độ cong của đường tiếp giáp hai mí mắt. Chúng tôi đã xây dựng một giải thuật xác định hành động chớp mắt thông qua ba frame ảnh liên tiếp. Thực nghiệm trên một nhóm người Việt Nam cho thấy độ chính xác của hệ thống là 93.1%.  
Từ khóa: Xử lý ảnh, nhận dạng, phát hiện ngủ gật

Article Details

Tài liệu tham khảo

Gary Bradski and Adrian Kaehler. Learning OpenCV. O’reilly (2008) .

Hrishikesh B. Juvale, Anant S. Mahajan, Ashwin A Bhagwat, Vishal T Badiger. Drowsy Detection and Alarming System. WCECS, San Francisco, USA (2007).

Jonathan Sachs: Digital Image Basics. Digital Light & Color (1999).

Junguk Cho, Shahnam Mirzaei, Jason Oberg, Ryan Kastner: FPGA-Based Face Detection System Using Haar Classifiers. University of California (2009).

Neeta Parmar: Drowsy Driver Detection System. Department of Electrical and Computer Engineering - Ryerson University (2002).

Philip Ian Wilson, John Fermandez: Facial Feature Detection Using Haar Classifiers. South Central Conference (2006).

Robert E. Schapire và Yoram Singer:Improved boosting algorithms using confidence-rated predictions. AT&T Labs, Shannon Laboratory (1998).

Yoav Freund, Robert E. Schapire: A Short Introduction to Boosting. Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (1999).

Zhaomin Zhu, Takashi Morimoto, Hidekazu Adachi, Osamu Kiriyama, Tetsushi Koide, Hans Juergen Mattausch: Multi-view Face Detection and Recognition using Haar-like Features. Research center for nano-devices and systems, Hiroshima University.

Vũ Mạnh Tường, Dương Anh Đức, Trần Đan Thư, Lý Quốc Ngọc: Giáo trình Nhập môn đồ họa và xử lý ảnh. Trường Đại học Mở - Bán công Tp. HCM (1995).

Viola, P. A., & Jones, M. J. (2004). Robust Real-time Face Detection. International Journal of Computer Vision, 57(2), 137–154.

Thời báo Kinh tế Sài Gòn, http://www.thesaigontimes.vn/Home/oto/tintuc/76723/, truy cập ngày 03/11/2012.

Sài Gòn giải phóng, http://www.sggp.org.vn/tainangiaothong/2007/9/120723/, truy cập ngày 03/11/2012.

Báo điện tử của tập đoàn Bưu chính Viễn Thông Việt Nam, http://vnmedia.vn/VN/xa-hoi/tin-tuc/23_301250/ tuong_niem_nan_ nhan_tai_nan_giao_thong.html, truy cập ngày 03/11/2012.