Computer Engineering and Applications ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (7): 168-174.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1810-0216

Previous Articles     Next Articles

New Method for Blinking and Yawn Extraction and Study on Its Applicability

WEI Bing, WANG Zeling, LI Yibing   

  1. School of Computer Science and Technology, Hefei Normal College, Hefei 230601, China
  • Online:2019-04-01 Published:2019-04-15

眨眼与哈欠提取新方法及其适用性研究

卫  兵,王则灵,李宜兵   

  1. 合肥师范学院 计算机学院,合肥 230601

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