TFG: DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE RECONOCIMIENTO FACIAL ENFOCADO A LA DETECCIÓN DE FATIGA EN UN USUARIO

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La conducción es una tarea compleja que involucra aspectos como la percepción o el tiempo de respuesta y, hacerlo bajos los efectos del sueño o la fatiga, da lugar a que se produzcan, inevitablemente, accidentes. Ante la aparición de la misma, lo fundamental es que el conductor sea capaz de identificarla rápidamente y sepa cómo actuar adecuadamente.

En los últimos años han surgido numerosas tecnologías enfocadas a ayudar al conductor a detectar la aparición de fatiga. Dentro de los sistemas de seguridad, encontramos dos vías fundamentales de actuación: aquellas centradas en el estudio de los parámetros de conducción y, por otro lado, aquellos sistemas que monitorizan el comportamiento del usuario.

El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado, “Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento facial enfocado a la detección de fatiga en un usuario”, consiste en el desarrollo de un sistema basado en el estudio de los rasgos faciales del conductor para el reconocimiento de síntomas de fatiga. En concreto, se centra en la monitorización y análisis del movimiento de los ojos y la velocidad de parpadeo.

Este sistema constará de una cámara encargada de obtener imágenes de la cara del conductor. La cámara será infrarroja, ya que un requisito del sistema, es su posible uso independientemente de que sea de día o de noche. Estará integrada en un sistema empotrado, el cual se ha decidido que sea una Raspberry Pi 2.

                                      camara_IR     Pi2

El algoritmo desarrollado cuenta con tres fases principales: la detección de los ojos y la cara; la determinación del estado de los ojos, abiertos o cerrados; y la determinación del nivel de alerta del sujeto.

A la hora de la selección del sistema empotrado, así como del desarrollo del algoritmo, se han buscado siempre aquellos, que cumpliendo los requisitos necesarios, supongan el menor coste posible.

Las tareas realizadas para el desarrollo del sistema se resumen a continuación:

  • Estudio de la fatiga y sus posibles indicadores. Se ha revisado la literatura existente sobre la fatiga para determinar que parámetros son los más adecuados para su detección. Se ha optado por aquellos relacionados con el cierre lento de parpados, calculados mediante AVECLOS. Este hace referencia al porcentaje de tiempo que los ojos se encuentran completamente cerrados en una ventana de tiempo de un minuto. También se lleva a cabo la detección de microsueños, cierres de los ojos de más de un segundo que aparecen en estados de fatiga severa.
  • Elección de la cámara con la que se desea trabajar. Se ha realizado un estudio de las cámaras infrarrojas existentes en el mercado y se ha optado por aquella que se ajustaba mejor a los requisitos.
  • Implementación de un algoritmo de reconocimiento de cara y ojos mediante la utilización del algoritmo de Viola-Jones.
  • Implementación de un algoritmo de reconocimiento de fatiga. Este se ha dividido en dos fases. Primero, se ha realizado la determinación del estado del ojo, abierto o cerrado, basándose en la detección del iris mediante reconocimiento de regiones. Posteriormente, mediante el cálculo de AVECLOS se han establecido tres estados de alerta: no fatiga, fatiga ligera y fatiga severa.
  • Elección de un sistema empotrado en el que se realice el procesamiento de las imágenes obtenidas. Se ha seleccionado la Raspberry Pi 2. La cámara se ha integrado en el sistema mediante una de las conexiones USB que presenta la placa.
  • Evaluación y prueba del sistema completo. Se ha estudiado tanto la actuación de los distintos elementos del algoritmo como su funcionamiento global. Las pruebas se han realizado en nueve sujetos, hombres y mujeres, de distintas edades.

DETECCION

Se ha conseguido el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial para la detección de la fatiga, con resultados fiables bajo condiciones controladas. Se ha demostrado que es capaz de diferenciar correctamente estados normales del conductor, así como la presencia de fatiga severa. Aunque está condicionado por evidentes limitaciones, la introducción de futuras mejoras podría convertirlo en un sistema capaz de avisar al conductor eficazmente del comienzo de estados peligrosos de fatiga.