眨眼检测 - 深湾创新SDK说明文档

名词解释

眨眼检测是通过脑电信号识别眨眼动作的技术。眨眼是一种自然的生理反应，其频率和模式可以反映个体的注意力状态、疲劳程度和神经系统功能。

眨眼检测的输出结果：

0：未检测到眨眼动作
1：检测到眨眼动作

技术原理

眨眼检测基于眼电图（EOG）信号分析技术：

• 信号采集：通过前额电极采集眼部肌肉活动产生的电信号

• 特征提取：识别眨眼动作特有的电信号模式

• 模式识别：使用机器学习算法区分眨眼和其他眼部动作

• 实时检测：实时处理信号并输出检测结果

参考文献

1. Jiang X, Bian G B, Tian Z. Removal of artifacts from EEG signals: a review[J]. Sensors, 2019, 19(5): 987.

2. Miranda M G, Salinas R A, Raff U, et al. Wavelet design for automatic real-time eye blink detection and recognition in EEG signals[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS COMMUNICATIONS & CONTROL, 2019, 14(3): 375-387.

3. Saba-Sadiya S, Chantland E, Alhanai T, et al. Unsupervised EEG artifact detection and correction[J]. Frontiers in digital health, 2021, 2: 608920.

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真实案例

应用场景

• 人机交互：通过眨眼控制设备和界面操作

• 疲劳监测：分析眨眼频率变化监测疲劳状态

• 注意力评估：眨眼模式反映注意力集中程度

• 辅助技术：为残障人士提供眼控交互方案

• 神经研究：研究眼部运动与大脑活动的关系

检测精度

• 检测准确率：≥95%

• 响应延迟：≤100ms

• 误检率：≤2%

• 漏检率：≤3%