Abstract-Analys av förarens huvud beteende är en integrerad del av förarens övervakningssystem. Förarens grova blickriktning eller blickzon är en mycket viktig signal för att förstå förartillståndet. Många befintliga estimatorer är dock begränsade till singelkameraperspektiv, som är sårbara för ocklusioner av ansiktsdrag från rumsligt stora huvudrörelser bort från frontställningen. Icke-frontal blickar bort från körriktningen, dock, är av särskilt intresse som intressanta händelser, avgörande för förarens säkerhet, inträffar under dessa tider. I detta papper presenterar vi en distribuerad kameraram för blickzonsuppskattning med hjälp av huvudet pose dynamik för att fungera robust och kontinuerligt även under stora huvudrörelser. För experimentella utvärderingar samlade vi in data från naturalistiska landsvägskörningar på stadsgator och motorvägar. En mänsklig expert gav blicken zonen marken sanningen med hjälp av all syn information inklusive ögon och omgivande sammanhang. Vår betoning är att förstå hur effektivt huvudet utgör dynamisk information för att förutsäga ögon-gaze-baserad zon mark sanning. Vi utförde flera experiment med att designa de dynamiska funktionerna och jämförde prestandan mot statiskt huvud pose-baserat tillvägagångssätt. Analyser visar att dynamisk information avsevärt förbättrar resultaten.
I en tidigare studie uppskattade REF blickzonen baserat på förarhuvudet.
Robust and continuous estimation of driver gaze zone by dynamic analysis of multiple face videos
{'venue': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'journal': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}