Fast Eye-Detection Algorithm for Embedded System

임베디드시스템을 위한 고속 눈검출 알고리즘

In this paper, we propose the eye detection algorithms which can apply to the Real-Time Embedded systems. To detect the eye region, the feature vectors are obtained at the first step and then, PCA(Principal Component Analysis) and amplitude projection method is applied to composite the feature vectors. In the decision state, the estimated probability density functions (PDFs) are applied by the proposed Bayesian method to detect eye region in an image from the CCD camera. The simulation results show that our proposed method has a good detection rate on the frontal face and this can be applied to the embedded system because of its small amount of the mathematical complexity.

본 논문에서 임베디드시스템에 적용 가능한 눈 검출 알고리즘을 제안하였다. 특히, 감시카메라나 자동현금인출장치 또는 운전자의 졸음운전방지를 위한 눈 검출에서는, 주로 정면얼굴에서의 눈 검출이 이루어지므로 본 논문에서는 이러한 조건을 목표로 눈 검출 알고리즘을 제안하였다. 눈영역을 검출하기 위해, 특성백터를 먼저 추출하고 그 다음, 주성분 분석법 및 진폭투시법에 의해 전체 특성백터를 구성한다. 이렇게 구성된 특성백터들의 공분산을 구한 후, 판별단계에서 베이즈 방법에 의해 구해진 확률분포함수를 이용하여 정면얼굴의 눈 영역 부분을 검출한다. 또한 본 논문에서 제안한 판별 알고리즘을 이용하여 입력영상의 눈영역을 찾기 위한 실험식도 제안하였다. 모의 실험결과 정면얼굴에서의 눈검출율은 매우 높았으며 계산을 위한 특성백터 또한 적음으로써 실시간 특성을 요하는 임베디드시스템에 적용 가능함을 알 수 있었다.