摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。...今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。...用OpenCV，Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们的眨眼检测实验分为四个部分： 第一步，我们将讨论眼睛的纵横比以及如何用它来确定一个人是否在给定的视频帧中闪烁。...第二步，我们将编写Python，OpenCV和dlib代码来执行面部标志检测和检测视频流中的眨眼。 第三步，基于代码，我们将应用我们的方法来检测示例摄像头流中的眨眼以及视频文件。...最后，我将通过讨论改进我们的眨眼检测器的方法来结束。
主要内容 02.主要内容 该系统的工作可以分为两个部分： 1. 检测或定位面部。 2. 预测检测到的面部中重要区域的地标。...一旦预测出结果，我们仅使用眼睛地标和嘴部地标来确定人的眼睛长宽比（EAR）和嘴部长宽比（MAR），以检查人是否困倦。...右上：闭上眼睛时的眼睛地标。底部：绘制随时间变化的眼睛纵横比。眼睛纵横比的下降表示眨眼[3]（Soukupová和Čech的图1）。...[4] 基于论文Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks[5]，我们可以得出一个反映这种关系的方程，称为眼睛纵横比（EAR）： 眼睛纵横比...因此，我们已使用坐标62、64、66和68来计算两者之间的距离，方法与EAR计算相同。 结果 在人员困倦或打哈欠时发出警报 另外，为了保留证据，我们保存了让人昏昏欲睡的框架。
因此，可以通过眼睛的纵横比（高宽比）来判断眼睛是否闭合（眨眼），进而判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。...图3 流程图 本案例中，使用到了Dlib，它是一个现代工具包，包含机器学习算法和工具，用于在程序中构造软件来解决复杂的现实世界问题。...使用Dlib进行疲劳检测的代码如下（核心代码截取，全部代码请看《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》一书）。...在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用复杂抽象的公式来介绍。 （粉丝专享六折优惠，快快扫码抢购吧！）...在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。
不仅能正常读书看画，甚至能模拟人类在无聊、兴奋、紧张等各种不同情绪下的瞳孔放缩、眨眼频率的细微变化。...比如，瞳孔的扩张、眼跳、游移次数可以表现当前主人的情绪（无聊或兴奋）、注意力是否集中、对某项任务是新手或娴熟、甚至是对某种特定语言的精通与否。...然而，在收集大规模的、有标签的眼动数据时，难免会碰到几个问题： 人类视觉行为的随机性增加了数据收集的成本 与人类受试者合作过程中可能涉及隐私侵犯问题 生产模型训练所需的数据的时间成本过高（可能需要数以百计的人带着设备不间断地用眼数小时才能产生...StaticScene和DynamicScene模型 模拟感知静态和动态场景过程中的眼球运动。...小公司不用再花费过多的时间和金钱与人类受试者合作，建立真实活动数据集，而是可以直接使用这种方法。
、眨眼频率的细微变化。...比如，瞳孔的扩张、眼跳、游移次数可以表现当前主人的情绪（无聊或兴奋）、注意力是否集中、对某项任务是新手或娴熟、甚至是对某种特定语言的精通与否。...然而，在收集大规模的、有标签的眼动数据时，难免会碰到几个问题： 人类视觉行为的随机性增加了数据收集的成本 与人类受试者合作过程中可能涉及隐私侵犯问题 生产模型训练所需的数据的时间成本过高（可能需要数以百计的人带着设备不间断地用眼数小时才能产生...StaticScene和DynamicScene模型 模拟感知静态和动态场景过程中的眼球运动。...小公司不用再花费过多的时间和金钱与人类受试者合作，建立真实活动数据集，而是可以直接使用这种方法。
大约进行了一个小时，我想到之前可能有人已经做到了，所以我 google 了我所发现的一个特征数字，并找到了这篇超棒的文章，反过来这篇文章指出了由 Alexandre Barachant 创建的 python...我本可以让用户注册一个 JavaScript 函数，每当接收到新数据时便调用此函数，但我最后决定使用 RxJS 库 (JavaScript 的响应式扩展库)，它包括用于转换，组合和查询数据流的各种方法。...除了大脑活动之外，还可以使用称为眼球电图检查 (幸运的是，我的女朋友就是验光师，她能够教我很多这方面的知识) 的技术来检测眼部运动。...虽然这可能不是检测眨眼最准确的方法，但它对我来说非常有用，并且代码简单易行 (就像所有优秀的 “Hello World” 示例那样 ;-) 。...消息的出现： ? 哇，它真的有效果！ 每当你眨眼时，你可能会看到若干 “Blink!” 出现在控制台中。原因是眨眼会另电势产生变化。为了必要出现过多的 “Blinks!”
因此，可以放心的使用gazeR来整合所有的眼动数据。 1. 安装与下载 GazeR旨在以一种相对原始的格式处理数据，在这种格式中，眼睛对眼球追踪器探测到的信号进行响应。...除此以外，作为一个成熟的工具包，必然使用到其他的已经成熟的R语言包，你还需要library其他需要使用到的工具包，使用以下代码加载： ? 加载没报错的话，就说明一切ok，一般来说都会没有问题的。...saccades软件包中的眨眼检测使用了Engbert & Kliegl(2003)的基于速度的算法。眨眼事件被认为是任何看起来像注视的对象，但是它的离散度比典型的注视要低得多。...这些伪迹可以使用中值绝对偏差来检测，这是比传统的可变性度量更优的方法(例如，标准偏差;Hampel, 1974;Kret & Sjak-Shie, 2018)。...如果我们以相对较高的采样频率(例如，本例中为250Hz)记录数据，则将数据整合到比采样率稍大的时间窗中可能会有用(使用者可以指定要使用的时间窗口大小)。
的共同发现，也即使用AI技术生成的假脸（一般通称 DeepFake），极少甚至不会眨眼，因为它们都是使用睁眼的照片进行训练的。...“由于大多数训练数据集都不包含闭眼的人脸图像，因此AI生成的人脸缺乏眨眼功能，”Lyu说：“因此，缺少眨眼是判断一个视频真假的好方法。”...“我们还需要探索其他深度神经网络架构，以便更有效地检测闭眼，“Lyu补充说：“我们目前的方法仅使用缺乏眨眼作为检测AI篡改的提示。...UAlbany的一组研究人员使用原始视频上的眨眼检测（上图）和DeepFake生成的假视频（下图）来确定视频是否是AI伪造的。在原始视频中，在6秒内检测到眨眼动作。...DARPA的研究人员表示，该机构将继续进行更多测试来“确保开发中的识别技术能够检测到最新的造假技术。”
举个例子来说，系统可以根据在物理环境中检测到的鞋子物理位置，来制动马达机制。” ? 同时，谷歌还解释了机动系统的工作原理。马达能够为单独的运动装置提供动力，使其在鞋子上移动履带。...▉ 英伟达、Adobe利用“扫视抑制”，实现身体转动 英伟达和Adobe的研究人员将解决方案定位于人们的眼睛，使用“扫视法”来实现“重定向行走”。方法的基本原理是采用了人类视觉的自然特性：扫视抑制。...利用这种现象，可隐藏小幅度的转动。 扫视是一种快速的眼球运动，当人们将注视点从场景一部分移动至另一部分时，扫视就会发生。...当人们没有追踪一个移动对象或专注于单一点时，眼球是不会从一个注视目标缓慢渐进的移动到另一个注视目标的。整个过程仅需数十毫秒，人们甚至不会注意到这种名为扫视的运动。 ?...通过一系列的实验，研究小组发现，依赖于无意识的自然眨眼，人们将无法感知到视觉被操纵。同时，眨眼过程中的重定向也可以有意识的进行。人们可以毫不费力的有意识的多次眨眼，以此来触发旋转。 ?
导读 本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统 (包含详细步骤 + 源码)。...作为视觉开发人员，我们可否帮助驾驶人员设计一套智能检测嗜睡的系统，及时提醒驾驶员注意休息？如下图所示，本文将详细介绍如何使用Python和MediaPipe来实现一个嗜睡检测系统。...要检测眼睛是否闭合，我们可以使用眼睛纵横比(EAR) 公式： EAR 公式返回反映睁眼程度的单个标量： 1....检索相关点后，会在眼睛的高度和宽度之间计算眼睛纵横比 (EAR)。 当眼睛睁开并接近零时，EAR 几乎是恒定的，而闭上眼睛是部分人，并且头部姿势不敏感。睁眼的纵横比在个体之间具有很小的差异。...它对于图像的统一缩放和面部的平面内旋转是完全不变的。由于双眼同时眨眼，所以双眼的EAR是平均的。 上图：检测到地标P i的睁眼和闭眼。 底部：为视频序列的几帧绘制的眼睛纵横比 EAR。
目前我们在互联网和论文中看到的大多数面部识别算法都是以图像为基础进行处理。这些方法在检测和识别来自摄像头的图像、或视频流各帧中的人脸时效果很好。...奥巴马脸部照片识别案例❌ 本文旨在实现一种基于眨眼检测的面部活动检测算法来阻止照片的使用。该算法通过网络摄像头实时工作，并且仅在眨眼时才显示该人的姓名。程序流程如下： 1....对网络摄像头生成的每一帧图像，进行面部检测。 2. 对于每个检测到的脸部区域，进行眼睛检测。 3. 对于检测到的每只眼睛，进行眨眼检测。 4....每次检测到眼睛时，我们都会使用模型预测其状态，并跟踪每个人的眼睛状态。因此，借助以下功能，可使检测眨眼变得很容易，该功能尝试在眼睛状态历史记录中查找闭合-闭合-闭合模式。...在第10 行，我们从帧中检测人脸，然后在第21行，将其编码为128-d向量。在第23-38行中，我们将此向量与已知的面部编码进行比较，然后通过计算匹配次数确定该人的姓名。匹配次数最多的一个被选中。
在(C)中，一个标有不同刺激频率的3×5闪烁的刺激矩阵表示总共15条用于机械手控制的命令。 2 实验流程 系统配置描述 本研究将眼球运动与SSVEP相结合，实现了一种异步混合脑机接口。...然后，只有当系统检测到受试者眨眼三下时，才能激活SSVEP界面。为有效检测在受试者快速眨眼三遍时产生的EOG信号，研究人员在线实验之前进行了校准。...受试者能够通过三次眨眼使用该开关，以停止处于空闲状态的按钮闪烁，从而减轻视觉疲劳。在反馈阶段检测到眨眼，平均TPR为93.54％，FPR为0.46％，这表明可以使用眨眼来取消命令。...至于基于SSVEP的BCI的分类，我们使用FBCCA方法进行分类，并比较了在不同窗口长度下FBCCA和CCA方法的分类结果，如图8所示。...图9.在基于提示的实验中，CCA和FBCCA的个体分类比较 上图显示了在基于提示的实验(cue-based experiment)中CCA和FBCCA方法的个体分类准确率。
怎么处理好和猫猫的关系呢，你可能需要一些科学的技巧。 近日，我们的神刊 Scientific Reports 又来刺激大家的眼球，报道了一则有关猫的最新研究：想让猫猫爱你多一点吗？那就降低眨眼速度吧。...为了验证这一行为对人猫交流的促进效果，研究人员设计了两个实验，以确定猫是否会对缓慢眨眼的人做出别样的反应。 ? 在第一个实验中，研究对象是猫和自家主人（或那个铲屎的）。...首先，让来自 14 个不同家庭的 21 只猫在某个舒适环境中安顿下来，排除混杂影响因素。第二步，主人便根据实验设计，坐在距其约一米远的地方，并在猫看着他们时缓慢眨眼。...第二个实验中，研究对象改为猫和陌生人，来自 8 个不同家庭的 24 只猫参与了研究。对照组是陌生人只是盯着猫，并不对它们眨眼。有/无缓慢眨眼后，再向猫伸出了一只手。...实验组和对照组条件下眼睛运动的速率和次数 下次，街角遇到一只可爱猫，不要在跟她一起学猫叫，一起喵喵猫了。你也可以尝试用这种方法，这是增强与猫之间的联系的一种好办法。
大多数活体检测方法是研究性质的，它们大多基于特征提取与训练的方式，这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。...为克服人脸识别系统的不足之处，目的在于提供基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测方法，人脸活体检测技术是当用户的人脸被检测到之后，用户将被要求进行眨眼、张嘴、摇头等动作，以过滤采用照片进行作假的用户；在整个检测过程中...人脸活体检测技术的另一目的在于提供基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测系统，包括摄像头、智能设备以及人脸识别服务器，该系统能准确判断出当前检测者是否为活体真人，解决了现有人脸识别系统中存在的照片或视频欺骗问题...，这样一来即使攻击者使用带动作的照片或者视频回放也没法避开随机动作指令的检测了，2张带动作的照片的切换，系统会通知重新开始检测，视频中即使有指令动作顺序也是固定的，没有办法做到随机出现，随着合法用户防范意识的提高...真实的人脸和照片相比，即使不刻意做动作，也会有微表情存在的，比如眼皮、眼球的律动眨眼、嘴唇以及周边面颊的伸缩等利用这些特征就可以进行有效防范了。
目标检测，我们现在运用的算法对常见的80类物体敏感，检测当前画面中的物体之后，会做一个目标筛选，我们也对此制定了规则，如当前目标的物体位置信息是否居中；物体尺寸大小，我们会认为尺寸越大吸引人眼球的可能性就越大...检测到每一帧或者每一场景的焦点位置之后，我们会做一个聚焦中心的构建，会用到几个策略。...左边的手机比例是3：4，我们会发现人物顶部的帽子与底部衣服领口是不可见的，而右边是9：16的常见手机屏幕比例，它从纵轴上截取了当前视频的整个画面，保证了视频的纵横比。 ?...设备比例都是9：16，从像素高度上是比左侧视频要高要大的，我们可以发现在截取视频位置之后做一个缩放，保证了视频的纵横比，让画面内容在窗口上不出现拉伸。...总体的原则是保证窗口的纵横比在原始图片中，以聚焦中心点为中心截取一块最大的区域，同时保证做到画面内容不拉伸。 ?
目标检测，我们现在运用的算法对常见的80类物体敏感，检测当前画面中的物体之后，会做一个目标筛选，我们也对此制定了规则，如当前目标的物体位置信息是否居中；物体尺寸大小，我们会认为尺寸越大吸引人眼球的可能性就越大...检测到每一帧或者每一场景的焦点位置之后，我们会做一个聚焦中心的构建，会用到几个策略。...左边的手机比例是3：4，我们会发现人物顶部的帽子与底部衣服领口是不可见的，而右边是9：16的常见手机屏幕比例，它从纵轴上截取了当前视频的整个画面，保证了视频的纵横比。...设备比例都是9：16，从像素高度上是比左侧视频要高要大的，我们可以发现在截取视频位置之后做一个缩放，保证了视频的纵横比，让画面内容在窗口上不出现拉伸。...总体的原则是保证窗口的纵横比在原始图片中，以聚焦中心点为中心截取一块最大的区域，同时保证做到画面内容不拉伸。
除了神经网络图像处理面临的共同挑战之外（比如训练数据的大小、质量等），目标计数问题还有其特殊挑战： 计数目标的类型 重叠 透视 检测到的目标的最小尺寸 训练和测试速度 这种被采用以计数高速公路上的汽车或者体育馆前的拥挤人群的方法...同样，这一在单张照片上计数目标的方法也不同于在视频中实时计数目标的方法。 简单的需求，简单的方案 在本文中我将尝试使用样本视频（其中多个目标同时可见，但并不过于拥挤）解决街道上的目标计数问题。...通过 GitHub 上的开源代码可以重现这篇论文中的结果。论文中提及的诸如 CCNN 和 Hydra CNN 方法在给定的只有少数几类目标的图像中表现欠佳；因此，不得不另寻他法。...相较于 RCNN，Fast R-CNN 的多项创新使其提升了训练和测试速度以及检测准确度。 在多级管道中（首先检测到目标框，接着进行识别）使用 RCNN 训练的模型的方法相当慢，且不适用于实时处理。...RPN 是一种全卷积网络，可以专门为生成检测提案的任务进行端到端训练，旨在高效地预测纵横比和范围宽广的预测区域提案。 上年，Pinterest 使用 Faster R-CNN 获得了网站视觉搜索能力。
解释头皮脑电图的一个主要问题是，在每个电极上记录的信号反映了大脑内外不同来源的多种活动源的混合。独立成分分析(ICA)是一种广泛使用的方法，它允许分离和减去独立的活动源。...另一个挑战是使用可以普遍的容易交流的客观标准(例如在出版物中)。 这里回顾的所有自动化方法都有自己的启发式方法，至少可以识别这些ICs中的一些。...单独采取这些度量可能无法检测到所有眨眼成分，但它们的有监督的组合可以使训练有素的观察者接近完美的检测(见结果)。 2.1.3 眼飘 捕捉水平扫视活动的成分最大负荷于前脑电极，但两侧极性相反。...对于垂直眼球运动，它结合了最大分段方差(MEV)测量，该测量捕获了具有强烈分段变异的分量，与眨眼分量的SAD测量相同。...FASTER和SASICA使用成分时间与EOG电极(EOGCorr, CorrV和CorrH)的相关性来检测眼球运动和眨眼成分。
但是也因此带来了一些问题，人机交互方法的主要缺点是检测的隐蔽性差，攻击者往往可以通过交互方法就可以知道系统所采用的活体检测手段，然后设计相应的方法去欺骗系统。...下图为级联中不同层级的形状变化： 从上图可以看出，随着级联的进行，预测形状和真实值之间的误差不断减少。上述算法在dlib中已经开源。因此直接调用了此代码进行脸部特征点标注。...针对上图中的情况，设计了一种基于边缘提取和Hough变换的边框检测算法，首先采用传统的边缘检测方法Canny算子提取出图像的边缘区域，然后使用霍夫变换来检测图像中的直线区域，根据直线检测结果来判别是否存在边框...不过此方法存在一些问题，受光线和背景复杂度的影响大，良好的光线是本算法识别的基础 四：眨眼检测 一般来说，人很轻易就能区分一张活生生的脸和一张照片，因为人可以很容易地识别出许多真实面部才有的动态的生理线索...通过对视频序列中毎一帧图像计算ＥＡＲ值，同时统计ＥＡＲ值低于0.25的帧数就可以判断出眨眼次数。当眨眼次数大于２时，即判断该视频通过眨眼检测。
没有仔细控制这些混淆的研究留给读者的问题比答案更多。因此，研究者应该对这些因素加以控制。 4.2 测量指标的选择 眼动数据可以衍生出大量的测量方法。...包括：注视时间、注视次数、注视位置、扫视速度、扫视持续时间、扫视振幅、扫视潜伏期和扫视方向。当使用兴趣区时，甚至可以使用更多的测量方法，如首次注视的时间、停留时间、在兴趣区内注视的次数以及访问次数。...在有些研究中，一定比例的被试的数据是不可使用的，应被排除在外。这需要报告该百分比，以及排除的理由(即数据排除的质量阈值)。 5.1.2 设备 大多数眼动研究的方法部分包括一个仪器部分。...此外，任何数据清理，如去除异常注视点和/或扫视或试验/注视点被眨眼打断，都应进行描述和说明，并报告被删除的数据百分比。...但就像其他技术或方法一样，只有谨慎正确地使用眼动仪，才能够科学揭示科学问题。
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