2.检测方法

1）方法 与用于计算眨眼的传统图像处理方法不同，该方法通常涉及以下几种组合：

1、眼睛定位。 2、阈值找到眼睛的白色。 3、确定眼睛的“白色”区域是否消失了一段时间（表示眨眼）。 相反，眼睛长宽比是一种更为优雅的解决方案，它涉及基于眼睛面部轮廓之间的距离之比的非常简单的计算。

参考该博客，这种眨眼检测方法快速，高效且易于实现。

（2）眼睛纵横比 我们可以应用脸部界标检测来定位脸部重要区域，包括眼睛，眉毛，鼻子，耳朵和嘴巴 这也意味着我们可以通过了解特定面部部分的索引来提取特定面部结构： 在眨眼检测方面，我们只对两套面部结构感兴趣：眼睛。 每只眼睛都由6 （x，y）坐标表示，从坐标的左角开始（就像您在看那个人一样），然后沿该区域的其余部分顺时针旋转：

基于此图像，我们应该取消关键点： 这些坐标的宽度和高度之间存在关系。 根据Soukupová和Čech在2016年的论文《使用面部地标进行实时眼睛眨眼检测》的工作，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）：

4.参考文献

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[1] 汪明明,林小竹.基于OpenCV人眼定位的人脸检测方法[D].北京石油化工学院.2022（12）.

[2] 傅亚煌,黄鸣宇.基于眼动特性的机动车驾驶疲劳系统[J].电脑与信息技术.2022(2).

[3] 王奕直,周凌霄,孔万增.基于Adaboost的疲劳驾驶眨眼检测[D].杭州电子科技大学学报.2022(8).

[4] 张旭,李亚利,陈晨,王生进,丁晓青.嵌入式驾驶员状态检测算法的实现与优化[J].自动化学报.2022(12).

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[6] 徐淑峰,孙炜,赵峰,张忠.Adaboost人脸检测算法在嵌入式平台上的优化与实现[D].上海交通大学微电子学院.2018(6).

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[10] 王洪涛.驾驶疲劳测评方法研究及其DSP实现.[D].武汉理工大学.2007(5).

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[12] 常瑜亮.基于DSP的疲劳驾驶检测系统硬件设计与实现. [D].沈阳理工大学.2010(3).

[13] 李文磊.基于DSP的疲劳驾驶实时监测系统研究.[D] .南京理工大学.2007(6).