Adaptación y comparación de dos metodologías de reconocimiento facial aplicadas a la detección de somnolencia en conductores

Descripción del Articulo

Este artículo busca comparar dos metodologías de reconocimiento de expresiones faciales: Viola-Jones y Regression Based Facial Landmark Detection, adaptados para la detección de somnolencia, dando a conocer cuál de ellas es la más óptima y se adecúa mejor a las condiciones variables, considerando la...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Gorvenia Ynfanzón, Johanna Paola, Tello Sánchez, Fernando Antonio
Formato: objeto de conferencia
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:ULIMA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/8721
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https://doi.org/10.26439/ciis2018.5495
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Human face recognition (Computer science)
Automobile drivers
Drowsiness
Reconocimiento facial (Informática)
Conductores de automóviles
Somnolencia
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description Este artículo busca comparar dos metodologías de reconocimiento de expresiones faciales: Viola-Jones y Regression Based Facial Landmark Detection, adaptados para la detección de somnolencia, dando a conocer cuál de ellas es la más óptima y se adecúa mejor a las condiciones variables, considerando las restricciones de oclusión, rotación de rostro, iluminación. Tras un análisis cuantitativo bajo la matriz de confusión y poniendo a prueba las metodologías propuestas en diferentes situaciones, se realizó una comparación con los resultados obtenidos. Ocurren diferentes efectos por la falta de sueño como la disminución del tiempo de reacción, cansancio ocular, la visión se torna borrosa, menor concentración, etcétera; influyendo de manera directa en el incremento de accidentes de tráfico.
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