En el trabajo de investigación de Shabnan Abtari y sus colaboradores, de la universidad de Ottawa, Canadá; desarrollaron un sistema de detección de somnolencia basado en inteligencia artificial, el cual detecta los ojos, la región facial, además aborda la posición, variabilidad de tamaño y color del rostro y por último el bostezo como un indicio necesario de somnolencia .Es decir, se trata de un sistema que debe identificar o detectar previamente el bostezo en las personas antes de comenzar con la detección de somnolencia.
A continuación en la figura 1 , se muestra cada una de las fases del sistema propuesto para la detección de somnolencia en el conductor.
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Para ello, han instalado una cámara infrarroja dentro del vehículo, orientado hacia el conductor en un ángulo fijo; permitiendo la detección en tiempo real, independiente de las condiciones de iluminación.
El resultado de la técnica de localización de la piel es un color negro e imagen blanca que resalta la ubicación de la piel mediante la conversión la cara al blanco y el fondo y las áreas alrededor del conductor a negro. Esta eliminación de fondo reduce los errores posteriores debido a la detección de objetos falsos, tal como se muestra en la figura 2.
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Después de detectar la cara, la ubicación de los ojos será detectado. Para la detección del mapa ocular se aplicará la ecuación matemática.
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El siguiente paso hacia la detección de bostezos es encontrar la ubicación de la boca y los labios. Las ecuaciones que se utilizaran:
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Después de la detección de la cara, los ojos y los labios, el siguiente paso es detectar la posibilidad de una boca que bosteza , resultado obtenido que se muestra en la figura 3.
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Referencia:
Abtari, S., Hariri, B. y Shirmohammadi, S. (2011).Driver Drowsiness Monitoring Based on Yawning Detection.
