Este paper científico corresponde al estudio realizado por los autores:Luis Darío Sinche Cueva y Jorge Cordero de la Universidad Técnica Particular de Loja(Ecuador).
En esta investigación, los autores desarrollaron un sistema de detección de somnolencia utilizando puntos de referencia faciales que ha sido probado en "laboratorio" , es decir han omitido probarlo en vehículos reales en movimiento; evitando los retos que el medio ambiente y la carretera presentan, como la iluminación variable, cambio de fondo y las vibraciones del vehículo.
2. Metodologia
Para el desarrollo de la solución proponen usar la metodologia Scrum , la cual posee un método de gestión de proyectos iterativo e incremental.La arquitectura del sistema se presenta en la Figura 1.
Figura 1. Arquitectura de la solución
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A. Detección por algoritmo de Viola & Jones
Para la detección de somnolencia, tomaron en consideración los metodos más utilizados y precisos; eligiendo el algoritmo de Viola Jones. Este algoritmo usa cascada de clasificadores basados en caracteristícas de Haar para la detección del rostro. La cascada de clasificadores se forma a partir de muchas imágenes positivas y negativas; lo cual permitirá para este proyecto detectar el rostro de una persona en otras imágenes.
Figura 2. Prueba de algoritmo de Viola Jones
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Por lo tanto , emplean el detector pre entrenado de puntos facial de la biblioteca Dlib para estimar la ubicación de 68 coordenadas en el rostro(Figura 3), como solución a este problema!.
B. Detección de puntos de referencia facial
Los puntos de referencia(coordenadas) facial se utilizan para localizar y representar regiones sobresalientes de la cara, tales como: ojos, cejas, nariz, boca.
Figura 3. Puntos de referencia facial
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A partir de los 68 puntos de referencia faciales ;extrajeron los puntos de referencia facial de los ojos(Figura 4). Donde Cada ojo está representado por 6 coordenadas (x, y).
Los puntos de referencia(del ojo) extraído , deriva en la siguiente expresión matemática(Figura 5), donde el EAR , es el parámetro a calcular que determinará si se emite o no la alarma que despertará al conductor.
Figura 4. Puntos de referencia del ojo
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Para la implementación del algoritmo se utilizaron librerias tales como OpenCV, imutils,Dlib,etc. El algoritmo mejoró su precision en la detección de somnnolencia con ayuda de los puntos de referencia facial.
3. Resultados
- la detección de somnolencia mediante puntos de referencia faciales reflejan una precisión del 87%.
- El algoritmo soporta movimientos del rostro y de los ojos de distintas formas sin bajar la calidad de su detección.
Figura 6. Resultado
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- el sistema es eficaz en la detección de somnolencia de conductores al 87% .
- el sistema alertará eficazmente l conductor y evitará accidentes de tránsito.'
- los puntos de referencia son el soporte para una detección eficaz , aún cuando hay movimiento del rostro del conductor.
Referencia:
Sinche,L & Cordero, J. (2020) .Sistema avanzado de asistencia al conductor para la detección de somnolencia utilizando puntos de referencia faciales