Website được thiết kế tối ưu cho thành viên chính thức. Hãy Đăng nhập hoặc Đăng ký để truy cập đầy đủ nội dung và chức năng. Nội dung bạn cần không thấy trên website, có thể do bạn chưa đăng nhập. Nếu là thành viên của website, bạn cũng có thể yêu cầu trong nhóm Zalo "NCKH Members" các nội dung bạn quan tâm.

Theo dõi tỷ lệ mắt theo thời gian thực để phát hiện ngủ gật sử dụng công nghệ thị giác máy dựa trên điểm mốc khuôn mặt

nckh
Thông tin nghiên cứu
Loại tài liệu
Bài báo trên tạp chí khoa học (Journal Article)
Tiêu đề
Theo dõi tỷ lệ mắt theo thời gian thực để phát hiện ngủ gật sử dụng công nghệ thị giác máy dựa trên điểm mốc khuôn mặt
Tác giả
Tran Ngoc Tien, Tran Van Nghia, Pham Thanh Trung, Nhu Quy Tho, Nguyen Duc Minh
Năm xuất bản
2022
Số tạp chí
6A
Trang bắt đầu
42-46
ISSN
1859-3585
Tóm tắt

Đề xuất thuật toán thời gian thực phát hiện hiện tượng ngủ gật dựa trên camera tiêu chuẩn. Các điểm mốc trên mặt được xác định, đặc biệt là tại vị trí xung quanh vùng mắt của đối tượng. Trên cơ sở đó, một hàm tỷ lệ về khoảng cách các điểm mốc vô hướng được tính toán đại diện cho thời gian mở và nhắm mắt theo thời gian thực. Ngoài ra, bài báo cũng tiến hành khảo sát độ tin cậy của giải pháp được sử dụng trong 3 trường hợp: cường độ ánh sáng thay đổi, đối tượng sử dụng kính, góc nghiêng của khuôn mặt thay đổi so với hướng quét của camera. Kết quả của bài báo có thể được ứng dụng trên các phương tiện giao thông để cảnh báo trạng thái ngủ gật của người điều khiển giúp điều khiển phương tiện an toàn hơn.

Abstract

The article proposes a real-time algorithm to detect the drowsiness phenomenon based on a standard camera. Face landmarks are identified, especially around the subject's eyes. On that basis, a scale function from extracting scalar quantities of face landmarks is calculated representing realtime eye-opening and closing times. In addition, the article also investigated the reliability of the solution used in three cases: changing light intensity, subject using glasses, face tilt angle changes relative to the scanning direction of the camera. The results of the article can be applied to vehicles to warn drivers of falling asleep to help drive safer vehicle.