웨이블렛 신경회로망을 이용한 눈 상태 분류에 관한 연구 (Study on Classification of Eyes State Using Wavelet Neural Networks)

서지정보

· 발행기관 : 한국지식정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국지식정보기술학회 논문지 / 6권 / 5호 / 97 ~ 104페이지
· 저자명 : 이재현

초록

오늘날 컴퓨터의 비전 시스템은 얼굴 인식, HCI(Human Computer Interface), 상황 인식, 자동차 시스템에 응용되고 있다. 특히, 현대인의 필수가 되어 버린 자동차에도 컴퓨터 비전 시스템을 사용하고 있으며 자동차 산업과 기술이 발달함에 따라 운전자 및 동승자의 안전을 위하여 많은 안전시스템이 개발되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자동차 안전시스템에 사용할 목적으로 사용자의 눈 상태를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 영상 데이터로부터 얼굴 영상 영역과 눈 영상 영역을 추출하기 위하여 Haar-like feature를 이용한 AdaBoost 알고리즘을 사용하고, 눈 영역 영상으로부터 정상 상태, 피곤한 상태 및 감은 상태를 인식할 수 있는 웨이블렛 신경회로망을 구현하여, 실험을 통하여 그 효과성을 입증하였다.

영어초록

Recently, computer vision system has being applied in face recognition, HCI(Human Computer Interface), context aware, and car system. Furthermore, as progress of car industry and technical, more and more systems have been developing for safety of drivers and passengers.
In this paper, for use in automotive safety systems that can recognize the user's eyes state is proposed methods. Face area receives image date and the eyes area is divided. And, in order to extract the eyes image areas using haar-like feature adaboost algorithm is used. Wavelet neural network to recognize eyes states (normal, wearily, sleepy) have been used and demonstrated its effectiveness through experiments.

참고자료

· 없음