Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Leonardo Dorneles.pdf: 5262998 bytes, checksum: ddf1c0050c4fd4f028d30417f5fb59f8 (MD5) Previous issue date: 2012-02-28 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The tiredness and fatigue contribute to the involvement of drivers in a large number of accidents. This number could be reduced if it was possible to detect the moment of inattention and warn the driver of their condition. A methodology that is able to detect this automatically should be able to process the information of the current status of the driver and provide an advise in real time according to their behavior. However it must not affect the driver in its natural way to drive. In this work was developed a methodology that uses image processing techniques, computer vision, machine learning and physical characteristics to detect the eye region and analysis of their behavior with the objective of verifying the level of inattention of drivers of cars. / O cansaço e a fadiga contribuem para que o condutor de veículos automotores se envolvam em um grande número de acidentes. Esse número poderia ser reduzido caso fosse possível detectar o momento de desatenção e alertar o motorista. Uma metodologia que seja capaz de fazer essa detecção de forma automática deve ser capaz de processar as informações da situação atual do usuário e fornecer a resposta em tempo real de acordo com o seu comportamento e também não atrapalhe o condutor na sua forma natural de dirigir. Neste trabalho foi desenvolvido uma metodologia que utiliza técnicas de processamento de imagens, visão computacional, aprendizado de máquina e características físicas para a detecção da região dos olhos e a análise de seu comportamento com o objetivo de verificar o nível de desatenção de motoristas de automotores.