• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제5권3호
• /
• pp.189-194
• /
• 2018

In this paper, we propose the drowsiness detection method for car driver. This paper determines whether or not the driver's eyes are closed using the depth and infrared videos. The proposed method has the advantage to detect drowsiness without being affected by illumination. The proposed method detects a face in the depth picture by using the fact that the nose is closest to the camera. The driver's eyes are detected by using the extraction of harr-like feature within the detected face region. This method considers to be drowsiness if eyes are closed for a certain period of time. Simulation results show the drowsiness detection performance for the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.89-96
• /
• 2009

이미지나 동영상은 텍스트보다도 많은 정보를 함축하고 있기 때문에 이를 추출해내고 분석하는 일은 매우 중요한 일이 되고 있다. 본 연구에서는 동영상에서 사람의 얼굴을 검출하고, 눈의 영역이 확인된 이미지를 이용하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단하는 방법을 제시하였다. 색상을 흑백으로 양극화하고 수평화하여 이미지를 정규화한 후, 눈가의 수평, 수직의 모서리 점들을 파악하여 측정치를 얻어낸다. 이를 통하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단한다. 동영상에서 얻어낸 임의의 52개의 눈 이미지를 실험대상으로 처리하여 눈의 개폐를 98% 검출하고 95%의 정확도로 눈동자 위치를 판단하는 실험결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.1024-1033
• /
• 2016

In this study, a system is proposed for analyzing whether driver's eyes are open or closed on the basis of images to determine driver's drowsiness. The proposed system converts eye areas detected by a camera to a color space area to effectively detect eyes in a dark situation, for example, tunnels, and a bright situation due to a backlight. In addition, the system used a thickness distribution of a detected eye area as a feature value to analyze whether eyes are open or closed through the Support Vector Machine(SVM), representing 90.09% of accuracy. In the experiment for the images of driver wearing glasses, 83.83% of accuracy was obtained. In addition, in a comparative experiment with the existing PCA method by using Eigen-eye and Pupil Measuring System the detection rate is shown improved. After the experiment, driver's drowsiness was identified accurately by using the method of summing up the state of driver's eyes open and closes over time and the method of detecting driver's eyes that continue to be closed to examine drowsy driving.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권7호
• /
• pp.67-77
• /
• 2016

본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.797-807
• /
• 2016

The discussion in this paper aims to introduce an approach to detect drowsiness with Android based smartphones using the OpenCV platform tools. OpenCV for Android actually provides powerful tools for real-time body's parts tracking. We discuss here about the maximization of the accuracy in real-time eye tracking. Then we try to develop an approach for detecting eye blink by analyzing the structure and color variations of human eyes. Finally, we introduce a time variable to capture drowsiness.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.464-470
• /
• 2016

본 논문은 개선된 얼굴검출 알고리즘과 눈의 개폐 빈도수로부터 운전자의 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 Viola-Jones 알고리즘과 얼굴의 공간적 상관관계를 이용하여 얼굴, 눈, 코, 입을 검출한다. 여기서, 얼굴의 공간적 상관관계는 7가지 특징에 기반한 DFP(Detect Face Part)에 의해 수행된다. Caltect 얼굴 데이터베이스에 실험을 한 결과, 특히 코 영역에 대한 검출률은 기존 Viola-Jones 알고리즘과 비교하여 13.78% 증가된 검출률을 보여주고 있다. 그리고, SVM(Support Vector Machine)과 PERCLOS(Percentage Closure of Eyes)을 사용해 시간에 따른 눈 개폐상태의 누적 값으로 운전자의 졸음 판단을 분석한다. 실험결과 93.28%의 운전자 졸음판단률을 얻어 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.349-356
• /
• 2020

본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.27-32
• /
• 2010

Noninvasive detection of patients with probable Alzheimer's disease (AD) is of great importance for assisting a medical doctor's decision for early treatment of AD patients. In the present study, we have extracted quantitative electroencephalogram (qEEG) variables, which can be potentially used to diagnose AD, from resting eyes-closed continuous EEGs of 22 AD patients and 27 age-matched normal control (NC) subjects. We have extracted qEEG variables from mean phase coherence (MPC) and EEG coherence, evaluated for all possible combinations of electrode pairs. Preliminary trials to discriminate the two groups with the extracted qEEG variables demonstrated that the use of MPC as a supplementary or alternative measure for the EEG coherence may enhance the accuracy of noninvasive diagnosis of AD.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권3호
• /
• pp.255-265
• /
• 2007

본 논문은 지능형 자동차 개발을 위한 주간 및 야간 환경에서 차량 운전 시 발생할 수 있는 다양한 조명을 극복하고 운전자 졸음 상태를 단일 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 통해 감시하는 시스템을 제안한다. 운전 중 운전자 눈을 감시하여 졸음 상태를 판단하는 시스템에서 눈 검출 및 눈꺼풀 움직임 측정은 선행되어야 할 중요한 과정이다. 따라서 비전기반 시스템의 가장 큰 단점인 조명변화를 극복하며 눈 검출 성능을 높이고 실시간 처리가 가능한 간단한 조명 보정 알고리즘을 제안하였으며 또한 신뢰성 있는 졸음 판단을 위해 효율적인 눈꺼풀 움직임 측정 방법을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간으로 처리되어야 하며 이를 위해 제안한 방법과 더불어 효율적인 눈 검증 방법으로 단계적 SVM(Cascaded Support Vector Machine)을 적용하였다. 한편, 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 주간 및 야간의 다 양한 조명 변화 속에서 주행 중 수집된 운전자 동영상을 사용하였으며 자체 수집된 동영상에 대해 98% 이상의 눈 검출 성능 및 신뢰성 있는 눈꺼풀 움직임을 측정하였다. 최종 졸음판단 결과는 수집된 각각의 동 영상에 대한 PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period)를 비교함으로써 제안한 시스템의 성능 및 우수성을 보였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
• /
• pp.273-273
• /
• 2013

Recently, Point-of-care (POC) testing microdevices enable to do the patient monitoring, drug screening, pathogen detection in the outside of hospital. Immunochromatographic strip (ICS) is one of the diagnostic technologies which are widely applied to POC detection. Relatively low cost, simplicity to use, easy interpretations of the diagnostic results and high stability under any circumstances are representative advantages of POC diagnosis. It would provide colorimetric results more conveniently, if the genetic analysis microsystem incorporates the ICS as a detector part. In this work, we develop a reverse transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR) microfluidic device integrated with a ROSGENE strip for colorimetric influenza H1N1 virus detection. The integrated RT-PCR- ROSGENE device is consist of four functional units which are a pneumatic micropump for sample loading, 2 ${\mu}L$ volume RT-PCR chamber for target gene amplification, a resistance temperature detector (RTD) electrode for temperature control, and a ROSGENE strip for target gene detection. The device was fabricated by combining four layers: First wafer is for RTD microfabrication, the second wafer is for PCR chamber at the bottom and micropump channel on the top, the third is the monolithic PDMS, and the fourth is the manifold for micropump operation. The RT-PCR was performed with subtype specific forward and reverse primers which were labeled with Texas-red, serving as a fluorescent hapten. A biotin-dUTP was used to insert biotin moieties in the PCR amplicons, during the RT-PCR. The RT-PCR amplicons were loaded in the sample application area, and they were conjugated with Au NP-labeled hapten-antibody. The test band embedded with streptavidins captures the biotin labeled amplicons and we can see violet colorimetric signals if the target gene was amplified with the control line. The off-chip RT-PCR amplicons of the influenza H1N1 virus were analyzed with a ROSGENE strip in comparison with an agarose gel electrophoresis. The intensities of test line was proportional to the template quantity and the detection sensitivity of the strip was better than that of the agarose gel. The test band of the ROSGENE strip could be observed with only 10 copies of a RNA template by the naked eyes. For the on-chip RT-PCR-ROSGENE experiments, a RT-PCR cocktail was injected into the chamber from the inlet reservoir to the waste outlet by the micro-pump actuation. After filling without bubbles inside the chamber, a RT-PCR thermal cycling was executed for 2 hours with all the microvalves closed to isolate the PCR chamber. After thermal cycling, the RT-PCR product was delivered to the attached ROSGENE strip through the outlet reservoir. After dropping 40 ${\mu}L$ of an eluant buffer at the end of the strip, the violet test line was detected as a H1N1 virus indicator, while the negative experiment only revealed a control line and while the positive experiment a control and a test line was appeared.