Título :	Sistema embebido de bajo costo para la asistencia al conductor mediante procesamiento de expresiones faciales.
Sustentante:	Cinthia Viviana Alcantara Montiel
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS
Fecha de publicación:	may-2018
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Ingeniería
metadata.dc.degree.name:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)
Descripción :	El objetivo de la presente tesis es abordar el desarrollo de un algoritmo para la detecciónde somnolencia, mediante la aplicación de varias técnicas y conceptos de visión por computado-ra, el cual pueda ser empleado en sistemas para la asistencia a conductores. Para alcanzar dichoobjetivo se desarrolló un detector facial basado en descriptores HOG y clasificadores en casca-da. Los primeros se seleccionaron debido a su capacidad para generar descriptores robustos, lossegundos fueron utilizados debido a su eficiencia en el entrenamiento de detectores de objetos.Se aplicó un detector de puntos relevantes que permitiera el análisis de las expresionesfaciales que pudieran indicar la presencia de somnolencia en el usuario y, con base en ello,decidir si ejecutar o no el sistema de alarma. Finalmente el algoritmo desarrollado se implementóen un centro de procesamiento de una tarjeta que, conectado a los periféricos necesarios paracaptura y reproducción de audio y vídeo, resulta en un sistema portable para la detección desomnolencia.Este documento se divide en 5 capítulos más una sección de anexos, los cuales sedescribirán brevemente a continuación; en el capítulo1se presentan la descripción del problemay algunas estadísticas del problema social que podría atacarse con la apropiada implementacióndel algoritmo desarrollado, finalmente en el mismo capítulo se define la hipótesis y los objetivosde este proyecto.En el capítulo2trata sobre los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS)y su relación con el procesamiento de imágenes, e incluye el estado del arte de los sistemas dedetección de fatiga. Posteriormente, en el capítulo3, se abordan los conceptos de detección deobjetos que resultaran indispensables para el entendimiento del desarrollo del algoritmo del quees objeto este documento.La metodología utilizada se describe en el capítulo4. El capítulo5muestra los resul-tados de las pruebas realizadas una vez concluida la implementación del algoritmo de detecciónde objetos y se enlistan las conclusiones obtenidas tras el análisis de los resultados de la expe-rimentación. Por último, en los «Anexos», se incluyen secciones de código utilizadas a lo largodel desarrollo del algoritmo The aim of this work is to described the process to develop an algorithm for drowsinessdetection, applied on driver assistance systems, by using computer vision techniques. In orderto develop such algorithm, a face detector was created based on HOG descriptors and cascadeclassifiers; by combine such descriptors and clasifiers it is posible get a robust face detectorwhich can detect faces on different positions into sceneries which can vary on lighting.Next, a landmarks detector was applied, its goal is to estimate the location of the faciallandmarks and build data vectors that describes the facial components; eyes, chin, mouth, amongothers. In such a way it could be used to analyze facial expresions and define whether or not thereare signs of drowsiness on the user.This document is divided on five chapters plus one annexs section; on first chapter, itis shown the information about the existent social problem that inspires this work and, also, thehypothesis and the goals for this thesis are set.On chapter2, ADAS are studied and also its relationship with computer vision andimage processing is explained, to finally abord some works and concepts related to drowsinessdetection. While in chapter3, is all about object detection, concepts shown on this chapter aregoing to be very important all along the algorithm development.Chapter4is about the proposed metodology and the way that every step of it helpsfullfil the thesis goals. Then, on chapter5, experimentation and results are discussed to finallyexpose the conclussions of this work. Finally, on annexs section, fragments of code used alongthe algorithm development are shown.
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1254
Otros identificadores :	Visión por computadora procesamiento de imágenes detección de objetos ADAS somnolencia Computer vision image processing object detection ADAS drowsiness
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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