DETECCIÓN DE FATIGA AL CONDUCIR UTILIZANDO TÉCNICAS DE VISIÓN POR COMPUTADOR
La fatiga al conducir es uno de las principales causas de accidentes de tránsito. Los sistemas de detección de fatiga basados en visión por computador tienen gran potencial dada su característica de no-invasividad. Los principales desafíos que se presentan son los movimientos rápidos de ojos y boca...
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Universidad del Quindio
2012-08-01
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doaj-427c67ea793445b1ba30ca13f1f50e192021-02-04T17:35:50ZspaUniversidad del QuindioRevista de Investigaciones Universidad del Quindío1794-631X2500-57822012-08-0123110.33975/riuq.vol23n1.423DETECCIÓN DE FATIGA AL CONDUCIR UTILIZANDO TÉCNICAS DE VISIÓN POR COMPUTADORAlejandro Jaramillo I0José Bestier Padilla B1Ramiro Arango2Universidad del QuindíoUniversidad del QuindíoUniversidad del Quindío La fatiga al conducir es uno de las principales causas de accidentes de tránsito. Los sistemas de detección de fatiga basados en visión por computador tienen gran potencial dada su característica de no-invasividad. Los principales desafíos que se presentan son los movimientos rápidos de ojos y boca, cambios de pose y variacio-nes de iluminación. En este trabajo se entrena un Modelo de Forma Activa para la detección de características faciales extraídas del modelo paramétrico Candide-3. Se describe la metodología de caracterización a partir del modelo paramétrico. Se evalúan de forma cuantitativa la exactitud en: la detección de características y la estimación de los parámetros asociados a la fatiga; analizando su robustez a variaciones de pose y variaciones locales de las regiones de interés. El modelo utilizado y la metodología de caracterización mostraron eficiencia para detectar la fatiga en el 100% de los casos evaluados. https://revistas.uniquindio.edu.co/ojs/index.php/riuq/article/view/423Modelos de forma activaAjusteModelo ParamétricoPERCLOSAECS |
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La fatiga al conducir es uno de las principales causas de accidentes de tránsito. Los sistemas de detección de fatiga basados en visión por computador tienen gran potencial dada su característica de no-invasividad. Los principales desafíos que se presentan son los movimientos rápidos de ojos y boca, cambios de pose y variacio-nes de iluminación. En este trabajo se entrena un Modelo de Forma Activa para la detección de características faciales extraídas del modelo paramétrico Candide-3. Se describe la metodología de caracterización a partir del modelo paramétrico. Se evalúan de forma cuantitativa la exactitud en: la detección de características y la estimación de los parámetros asociados a la fatiga; analizando su robustez a variaciones de pose y variaciones locales de las regiones de interés. El modelo utilizado y la metodología de caracterización mostraron eficiencia para detectar la fatiga en el 100% de los casos evaluados.
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