In many studies regarding driver monitoring system, they directly employed face detection algorithms for general-purpose in an unconstrained environment. These algorithms are generally not suitable for limited resources of vehicles. Unlike the general unconstrained environment, the range of detectable face sizes and locations can be estimated in the vehicle environment. In this paper, we propose the Detectable Object-sizes Range Estimation algorithm (DORE) to estimates the range of detectable face sizes through specific information in the vehicle environment. The DORE algorithm makes images, in which a face is likely to be detected in the in-vehicle environment, to be fed into a face detection algorithm, such as Multi-task cascaded Convolutional Neural Networks (MTCNN) which stably detect faces rather than others. Our experiment shows that DORE applied MTCNN not only had the same performance as MTCNN in terms of accuracy but also had relatively low processing time in the vehicle environment.
KSP 제안 키워드
Convolution neural network(CNN), Detection algorithm, Driver Monitoring System, Face Sizes, Face detection, In-vehicle, Limited resources, Range estimation, Unconstrained environment, Vehicle Environment, cascaded convolutional neural networks
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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