論文の概要: Real-Time Drowsiness Detection Using Eye Aspect Ratio and Facial Landmark Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05836v1
- Date: Sun, 11 Aug 2024 17:34:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 15:15:52.372648
- Title: Real-Time Drowsiness Detection Using Eye Aspect Ratio and Facial Landmark Detection
- Title（参考訳）: 目視率と顔のランドマーク検出を用いたリアルタイムドローズネス検出
- Authors: Varun Shiva Krishna Rupani, Velpooru Venkata Sai Thushar, Kondadi Tejith,
- Abstract要約: 本研究は、視線量比(EAR)と顔のランドマーク検出技術を用いて、眠気を検出するために設計されたリアルタイムシステムを提案する。
EARのしきい値を確立することで、システムはいつ目を閉じているかを識別し、潜在的な眠気を示す。
実験の結果,システムは低計算要求を維持しながら,高い精度で眠気を確実に検出できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Drowsiness detection is essential for improving safety in areas such as transportation and workplace health. This study presents a real-time system designed to detect drowsiness using the Eye Aspect Ratio (EAR) and facial landmark detection techniques. The system leverages Dlibs pre-trained shape predictor model to accurately detect and monitor 68 facial landmarks, which are used to compute the EAR. By establishing a threshold for the EAR, the system identifies when eyes are closed, indicating potential drowsiness. The process involves capturing a live video stream, detecting faces in each frame, extracting eye landmarks, and calculating the EAR to assess alertness. Our experiments show that the system reliably detects drowsiness with high accuracy while maintaining low computational demands. This study offers a strong solution for real-time drowsiness detection, with promising applications in driver monitoring and workplace safety. Future research will investigate incorporating additional physiological and contextual data to further enhance detection accuracy and reliability.
- Abstract（参考訳）: 交通や職場の健康などの分野での安全性向上には、眠気検知が不可欠である。
本研究は、視線量比(EAR)と顔のランドマーク検出技術を用いて、眠気を検出するために設計されたリアルタイムシステムを提案する。
このシステムは、Dlibsの事前訓練された形状予測モデルを利用して、EARを計算するために使用される68の顔のランドマークを正確に検出し、監視する。
EARのしきい値を確立することで、システムはいつ目を閉じているかを識別し、潜在的な眠気を示す。
このプロセスでは、ライブビデオストリームをキャプチャし、各フレームの顔を検出し、目印を抽出し、EARを計算して警告を評価する。
本実験により,低計算要求を維持しつつ,高い精度で眠気を確実に検出できることが示唆された。
この研究は、ドライバーの監視と職場の安全に有望な応用をもたらす、リアルタイムの眠気検知のための強力なソリューションを提供する。
今後の研究は、検出精度と信頼性をさらに高めるために、追加の生理的および文脈的データを統合することを検討する。
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