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Ebauche de l’algorithme

Nous pouvons déjà identifier quelques étapes dans le traitement des images :

-acquisition des images : résolution de 352x288 pixels, pour une rapidité de 30 images par seconde. Seuls 8 bits sur 24 par pixel sont utilisés.
-détection de contour : L’utilisation de filtres spécifiques nous permettra de détecter la présence du visage humain dans les images de capture. Des filtres spéciaux permettant la détection des contours existent déjà et nous allons partir des principes généraux de la détection de contour pour arriver à identifier les visages dans notre cas particulier. Cette partie peut s’effectuer sur des versions à échelle réduite des images de capture pour économiser du temps de traitement. Une fois le contour déterminé on revient sur l’image initiale en isolant la zone d’intérêt.
Voila ce qu’on cherchera à obtenir :

En cas de non détection du visage, nous envisageons une gestion des alarmes différente de celle associée à la détection des yeux fermés. Par exemple si le conducteur ne regarde pas droit devant lui, cela ne signifie pas qu’il s’est endormi. Nous lui demanderons de regarder la route et implicitement, la caméra. Des études sur la segmentation d’image et la détection de contour, dont nous aurons l’expertise des chercheurs du laboratoire CREATIS nous serviront comme point de départ.

-détection de pupilles : une fois le contour du visage déterminé, en fonction des proportions connues du visage humain, nous pourrons déjà estimer la position des pupilles pour ensuite détecter leur présence ou pas. Il faut savoir que l'humeur vitrée (la gelée qui remplit l’oeil) a une température plus basse que le reste du visage. De ce fait, la pupille absorbe davantage les rayons Infrarouges en nous offrant donc un noir très prononcé sur les images. Cela rendra la détection plus facile. Pour exemplifier voila le résultat obtenu avec un simple seuillage de deux images yeux ouverts/yeux fermés avec la même valeur du seuil à 55.