Titre :

Drowsy Driver Detection System Using Eye Blink Patterns

Auteur(s) :

Danisman, Taner [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Bilasco, Ioan Marius [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Djeraba, Chaabane [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l'Information et la Communication Avancée - UAR 3380 [IRCICA]
Ihaddadene, Nacim [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]

Titre de la manifestation scientifique :

International Conference on Machine and Web Intelligence (ICMWI 2010)

Ville :

Alger

Pays :

Algérie

Date de début de la manifestation scientifique :

2010-10-03

Titre de l’ouvrage :

2010 International Conference on Machine and Web Intelligence

Date de publication :

2010

Mot(s)-clé(s) en anglais :

Eye blink detection
eye symmetry
drowsiness detection

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Recherche d'information [cs.IR]
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
Informatique [cs]/Base de données [cs.DB]
Informatique [cs]/Multimédia [cs.MM]

Résumé en anglais : [en]

This paper presents an automatic drowsy driver monitoring and accident prevention system that is based on monitoring the changes in the eye blink duration. Our proposed method detects visual changes in eye locations using ...
Lire la suite >This paper presents an automatic drowsy driver monitoring and accident prevention system that is based on monitoring the changes in the eye blink duration. Our proposed method detects visual changes in eye locations using the proposed horizontal symmetry feature of the eyes. Our new method detects eye blinks via a standard webcam in real-time at 110fps for a 320×240 resolution. Experimental results in the JZU [3] eye-blink database showed that the proposed system detects eye blinks with a 94% accuracy with a 1% false positive rate.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Collections :

• Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL