Abstract-Driver blickriktning är en kritisk information i förståelse för förartillstånd. I detta papper presenterar vi en distribuerad kameraram för att uppskatta förarens grova blickriktning med hjälp av både huvud- och ögonsignaler. Coarse blickriktning är ofta tillräcklig i ett antal tillämpningar, men utmaningen är att uppskatta blicken riktning robust i naturalistisk realworld körning. I detta syfte föreslår vi blick-surrogate funktioner som uppskattas från ögonregionen via ögonlock och iris analys. Vi presenterar en ny beräkningsram för iris-detektion. Vi kan extrahera föreslagna funktioner robust och bestämma förarens blickzon på ett effektivt sätt. Vi utvärderade det föreslagna systemet på ett dataset som samlats in från naturalistisk körning på väg på stadsgator och motorvägar. En mänsklig expert kommenterade förarens blickzon med hjälp av information från förarens ögon och det omgivande sammanhanget. Vi utförde två experiment för att jämföra resultatet av blickzonsuppskattningen med och utan ögonsignaler. Huvudexperimentet har ett någorlunda bra resultat för de flesta av blickzonerna med en total viktad noggrannhet på 79,8%. Genom att lägga till ögonsignaler visar det experimentella resultatet att den totala viktade noggrannheten ökar till 94,9%, och alla individuella ögonzoner har en bättre sann detektionsfrekvens, särskilt mellan de angränsande zonerna. Därför visar våra experimentella utvärderingar effektivitet av de föreslagna funktionerna och mycket lovande resultat för robust blickzonsuppskattning.
I en tidigare studie uppskattade REF förarens blickzon med hjälp av förhållandet mellan förarens huvudriktning, öga och iris.
Where is the driver looking: Analysis of head, eye and iris for robust gaze zone estimation
{'venue': '17th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '17th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}