GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI

Nur Yasin Peker; Ahmet Zengin; Çiğdem Eroğlu Erdem; Mert Süleyman Demirsoy

doi:10.31796/ogummf.1178364

TR EN

GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI

Öz

Uykululuk halinin önceden tespit edilmesi, uykululuğa bağlı trafik kazalarını önlemek, fiziksel ve ekonomik kayıpların önüne geçmek açısından önemlidir. Bir kamera yardımı ile kişilerin görüntüleri üzerinde görüntü işleme teknikleri uygulanarak uykululuk halini önceden kestirmek mümkündür. Bu çalışmada, literatürdeki veri kümelerinden yararlanılarak uykululuk halinin tespit edilmesinde büyük bilgiye sahip olan göz bölgesinden gelen öznitelikler ile göz kırpma tespiti yapmak için sabit ve uyarlamalı eşik değerleri ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Böylece, kısa süreli göz kırpma ile uzun süreli göz kapamanın daha iyi ayırt edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada önerilen uyarlamalı eşik değerinin sabit bir eşik değerinden çok daha başarılı göz kırpma tespiti sonuçları verdiği, iki farklı veri kümesi üzerinde yapılan deneyler ile doğrulanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Görüntü işlemi , Yapay zekâ , Uykululuk , Yüz tanıma , Göz kırpma algılama

References

Amato, G., Falchi, F., Gennaro, C. ve Vairo, C. (2018). A comparison of face verification with facial landmarks and deep features. Proceedings of the 10th International Conference on Advances in Multimedia (MMEDIA 2018), (c), 1–6.
Belge, E. ve Yildiz, A. (2018). Identıfıcatıon of Driver Doziness as Real Time With Image Processing Technigue And Warning of Driver. 9th International Automotive Technologies Congress, OTEKON 2018, 1400–1409.
Cech, J. ve Soukupova, T. (2016). Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks. Center for Machine Perception, Department of Cybernetics Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague, 1–8.
Drutarovsky, T. ve Fogelton, A. (2015). Eye blink detection using variance of motion vectors. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) içinde (C. 8927, ss. 436–448). doi:10.1007/978-3-319-16199-0_31
Eyeblink - Research. (2019). 07 Eylül 2022 tarihinde https://www.blinkingmatters.com/research adresinden erişildi.
Friedrichs, F. ve Yang, B. (2010). Camera-based drowsiness reference for driver state classification under real driving conditions. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings içinde (ss. 101–106). doi:10.1109/IVS.2010.5548039
Ghoddoosian, R., Galib, M. ve Athitsos, V. (2019). A realistic dataset and baseline temporal model for early drowsiness detection. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2019-June, 178–187. doi:10.1109/CVPRW.2019.00027
Jo, J., Lee, S. J., Park, K. R., Kim, I. J. ve Kim, J. (2014). Detecting driver drowsiness using feature-level fusion and user-specific classification. Expert Systems with Applications, 41(4 PART 1), 1139–1152. doi:10.1016/j.eswa.2013.07.108
King, D. E. (2009). Dlib-ml: A machine learning toolkit. Journal of Machine Learning Research, 10, 1755–1758.
Li, X., Pfister, T., Huang, X., Zhao, G. ve Pietikainen, M. (2013). A Spontaneous Micro-expression Database: Inducement, collection and baseline. 2013 10th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition, FG 2013 içinde . doi:10.1109/FG.2013.6553717

Massoz, Q., Langohr, T., Francois, C. ve Verly, J. G. (2016). The ULg multimodality drowsiness database (called DROZY) and examples of use. 2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016 içinde . doi:10.1109/WACV.2016.7477715
McIntire, L. K., McKinley, R. A., Goodyear, C. ve McIntire, J. P. (2014). Detection of vigilance performance using eye blinks. Applied Ergonomics, 45(2 PB), 354–362. doi:10.1016/j.apergo.2013.04.020
Reddy, B., Kim, Y. H., Yun, S., Seo, C. ve Jang, J. (2017). Real-Time Driver Drowsiness Detection for Embedded System Using Model Compression of Deep Neural Networks. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2017-July, 438–445. doi:10.1109/CVPRW.2017.59
Sahayadhas, A., Sundaraj, K. ve Murugappan, M. (2012). Detecting driver drowsiness based on sensors: A review. Sensors (Switzerland), 12(12), 16937–16953. doi:10.3390/s121216937
Soleimanloo, S. S., Wilkinson, V. E., Cori, J. M., Westlake, J., Stevens, B., Downey, L. A., … Howard, M. E. (2019). Eye-blink parameters detect on-road track-driving impairment following severe sleep deprivation. Journal of Clinical Sleep Medicine, 15(9), 1271–1284. doi:10.5664/jcsm.7918
Suzuki, M., Yamamoto, N., Yamamoto, O., Nakano, T. ve Yamamoto, S. (2006). Measurement of driver’s consciousness by image processing - A method for presuming driver’s drowsiness by eye-blinks coping with individual differences. Conference Proceedings - IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics içinde (C. 4, ss. 2891–2896). doi:10.1109/ICSMC.2006.385313
Svensson, U. (2004). Blink Behaviour Based Drowsiness Detection: Method Development and Validation. (Applied Physics and Electrical Engineering, MSc). Linköping University
Weng, C. H., Lai, Y. H. ve Lai, S. H. (2017). Driver drowsiness detection via a hierarchical temporal deep belief network. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) içinde (C. 10118 LNCS, ss. 117–133). Springer, Cham. doi:10.1007/978-3-319-54526-4_9
Yan, W. J., Li, X., Wang, S. J., Zhao, G., Liu, Y. J., Chen, Y. H. ve Fu, X. (2014). CASME II: An improved spontaneous micro-expression database and the baseline evaluation. PLoS ONE, 9(1). doi:10.1371/journal.pone.0086041
Yan, W. J., Wu, Q., Liu, Y. J., Wang, S. J. ve Fu, X. (2013). CASME database: A dataset of spontaneous micro-expressions collected from neutralized faces. 2013 10th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition, FG 2013 içinde . doi:10.1109/FG.2013.6553799

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Computer Software

Journal Section

Research Article

Authors

Nur Yasin Peker ^*
0000-0003-2468-2627
Türkiye

Ahmet Zengin
0000-0003-0384-4148
Türkiye

Çiğdem Eroğlu Erdem
0000-0002-9264-5652
Türkiye

Mert Süleyman Demirsoy
0000-0002-7905-2254
Türkiye

Early Pub Date

August 21, 2023

Publication Date

August 21, 2023

Submission Date

September 21, 2022

Acceptance Date

April 28, 2023

Published in Issue

Year 1970 Volume: 31 Number: 2

DOI

https://doi.org/10.31796/ogummf.1178364

IZ

https://izlik.org/JA88LS89KN

APA

Peker, N. Y., Zengin, A., Eroğlu Erdem, Ç., & Demirsoy, M. S. (2023). GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(2), 718-728. https://doi.org/10.31796/ogummf.1178364

AMA

1.Peker NY, Zengin A, Eroğlu Erdem Ç, Demirsoy MS. GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2023;31(2):718-728. doi:10.31796/ogummf.1178364

Chicago

Peker, Nur Yasin, Ahmet Zengin, Çiğdem Eroğlu Erdem, and Mert Süleyman Demirsoy. 2023. “GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 31 (2): 718-28. https://doi.org/10.31796/ogummf.1178364.

EndNote

Peker NY, Zengin A, Eroğlu Erdem Ç, Demirsoy MS (August 1, 2023) GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 31 2 718–728.

IEEE

[1]N. Y. Peker, A. Zengin, Ç. Eroğlu Erdem, and M. S. Demirsoy, “GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 31, no. 2, pp. 718–728, Aug. 2023, doi: 10.31796/ogummf.1178364.

ISNAD

Peker, Nur Yasin - Zengin, Ahmet - Eroğlu Erdem, Çiğdem - Demirsoy, Mert Süleyman. “GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 31/2 (August 1, 2023): 718-728. https://doi.org/10.31796/ogummf.1178364.

JAMA

1.Peker NY, Zengin A, Eroğlu Erdem Ç, Demirsoy MS. GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2023;31:718–728.

MLA

Peker, Nur Yasin, et al. “GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 31, no. 2, Aug. 2023, pp. 718-2, doi:10.31796/ogummf.1178364.

Vancouver

1.Nur Yasin Peker, Ahmet Zengin, Çiğdem Eroğlu Erdem, Mert Süleyman Demirsoy. GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2023 Aug. 1;31(2):718-2. doi:10.31796/ogummf.1178364

Cited By

Görüntü İşleme Tekniği ile Üretimde Süreç İzleme

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

https://doi.org/10.47495/okufbed.1545564

A NEW ADAPTIVE THRESHOLD ALGORITHM FOR EYEBLINK DETECTION

GÖZ KIRPMA TESPİTİ İÇİN YENİ BİR UYARLAMALI EŞİK DEĞERİ ALGORİTMASI

Öz

Anahtar Kelimeler

A NEW ADAPTIVE THRESHOLD ALGORITHM FOR EYEBLINK DETECTION

Abstract

Keywords

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Early Pub Date

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite

Cited By

Görüntü İşleme Tekniği ile Üretimde Süreç İzleme