본 논문은 지역적 특징을 빠르게 추출할 수 있는 SURF(Speed Up Robust Features) 알고리즘을 이용해 안경과 조명 등 자동차 환경에 적응적인 새로운 눈 상태 검출방법을 제안하였다. 또한, 베이지안 추론을 이용하여 각 운전자에 대해 세 가지 고유의 눈 상태 템플릿을 실시간적으로 생성함으로써 눈 상태 검출 성능을 향상시켰다. 주·야간, 안경 착용 시, 미착용 시 등 여러 환경에 대한 성능 실험 결과 주·야간 환경에서 각각 평균 98.1%와 96.0%의 검출률을, 공개된 ZJU데이터베이스에 대한 실험 결과 평균 97.8%의 검출률을 보임으로써 제안된 방법의 우수성을 보였다.
본 연구는 지역적 특징을 빠르게 추출할 수 있는 SURF 알고리즘을 활용하여 안경과 조명 등 자동차 환경에 적응적인 새로운 눈 상태 검출방법을 제시하였다.