Convolutional Neural Network 을 이용한 운전자 시선 영역 및 머리포즈 분류 = Real-time categorization of driver’s gaze zone and head pose using the convolutional neural network

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 Convolutional Neural Network (CNN)을 이용해 운전자의 시선 영역을 구분 하고 동시에 머리 포즈를 추정하는 연구이다. 실험을 위해 다양한 환경에서 운전자(남자, 여자, 안경유무, 운전경력 등)DB 를 제작하였으며, MOSSE Tracker 를 이용해 얼굴을 추적하였다. 이후 추적된 얼굴 영역에 대한 시선 영역을 CNN 으로 구분하였으며 95%이상의 정확도를 얻었다. 추가적으로 CNN 을 이용한 머리포즈 분류로 Mean Absolute Error 를 5 이하를 얻었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents categorization of Driver’s gaze zone and his head pose estimation using the Convolutional Neural Network (CNN)s. We created a driving database including male, female, glasses and drive career. We divided the gaze zone about face region using CNN and we got a result of more than 95%. Also, we divided a head-pose estimation using CNN and we got a result of less than 5 MAE.

목차 (Table of Contents)

• 요약문
• ABSTRACT
• INTRODUCTION
• DRIVER’S DATA BASE
• FACE TRACKING
• CATEGORIZATION OF GAZE ZONE & HEAD POSE
• RESULT
• CONCLUSION
• 참고문헌