Monitoramento do estado de sonolência de motoristas de automóveis através de análise de imagens de olhos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Silva, Leonardo Dorneles Figueiredo lattes
Orientador(a): SILVA, Aristófanes Corrêa lattes
Banca de defesa: Fonseca Neto, João Viana da lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Departamento: Engenharia
País: BR
Palavras-chave em Português:
Monitoramento dos Olhos
Máquina de Vetor de Suporte
Filtro de Haar
Transformada de Hough
Palavras-chave em Inglês:
Eye Tracking
Support Vector Machine
Haar Filters
Hough Transform
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS; INSTRUMENTACAO::SISTEMAS ELETRONICOS DE MEDIDA E DE CONTROLE
Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/478
Resumo: The tiredness and fatigue contribute to the involvement of drivers in a large number of accidents. This number could be reduced if it was possible to detect the moment of inattention and warn the driver of their condition. A methodology that is able to detect this automatically should be able to process the information of the current status of the driver and provide an advise in real time according to their behavior. However it must not affect the driver in its natural way to drive. In this work was developed a methodology that uses image processing techniques, computer vision, machine learning and physical characteristics to detect the eye region and analysis of their behavior with the objective of verifying the level of inattention of drivers of cars.
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