Abstract: 眨眼与哈欠在基于面部视频的成像式光电容积描记（IPPG）技术中通常被视作运动伪迹干扰。区别于传统的去运动伪迹解决思路，将二者视为特定的面部运动特征并设法加以提取，以期用于人机交互技术研究。方法中，依托二阶盲辨识（SOBI）算法，基于实测数据的统计对比，分析面部R/G/B观测信号的运动敏感性，将运动敏感性最佳的R通道信号作为眨眼与哈欠提取的信号载体。实验统计显示，基于R通道信号可以有效地对眨眼与哈欠进行直接提取，其识别率可达93%与95%，且无需借助于高运算复杂性的盲源分离（BSS）/独立分量分析（ICA）算法，在人机交互技术领域具备较好的实用价值。

Key words: 人机交互, 运动伪迹, 成像式光电容积描记, 二阶盲辨识, 眨眼与哈欠

摘要： 眨眼与哈欠在基于面部视频的成像式光电容积描记（IPPG）技术中通常被视作运动伪迹干扰。区别于传统的去运动伪迹解决思路，将二者视为特定的面部运动特征并设法加以提取，以期用于人机交互技术研究。方法中，依托二阶盲辨识（SOBI）算法，基于实测数据的统计对比，分析面部R/G/B观测信号的运动敏感性，将运动敏感性最佳的R通道信号作为眨眼与哈欠提取的信号载体。实验统计显示，基于R通道信号可以有效地对眨眼与哈欠进行直接提取，其识别率可达93%与95%，且无需借助于高运算复杂性的盲源分离（BSS）/独立分量分析（ICA）算法，在人机交互技术领域具备较好的实用价值。

关键词: 人机交互, 运动伪迹, 成像式光电容积描记, 二阶盲辨识, 眨眼与哈欠