眨眼检测技术：人机交互新途径

"本文主要探讨了基于眨眼检测的人机交互技术，通过分析两篇外文期刊文章，介绍了这种技术的原理及其在人机交互领域的应用，包括为运动障碍者提供交流方式、疲劳监控、拍照系统识别以及测谎等。文章详细讲解了眼动追踪设备的硬件和软件设计，以及眨眼检测、扫视检测、闪烁去除、眼睛运动识别和假象修正等关键技术的实现方法。" 基于眨眼检测的人机交互技术是一种利用眼部运动，特别是眨眼动作，与计算机进行交互的方法。这种技术对于那些有运动障碍的人来说，提供了一种非传统的沟通途径。文章中提到的实现方式是通过一种可穿戴的眼动眼镜，它能够长期记录日常生活中的眼部运动数据。 硬件部分，这种眼动眼镜由两部分组成：护目镜和口袋单元。护目镜内含干EOG（Electrooculography，电眼动图）电极和一个小型模拟放大电路板，集成在42x15mm的眼镜框中。口袋单元则是系统的核心，包含一个dsPIC微控制器、24位ADC、蓝牙模块、MMC存储以及EEPROM，用于处理和存储数据。 软件方面，基于FreeRTOS的实时操作系统运行在dsPIC上，采用三层软件架构的眼跟踪器，实现了对硬件的抽象和任务管理，以及对外部组件和核心功能的访问。软件的关键功能包括眨眼检测、扫视检测、闪烁去除、眼睛运动识别和假象修正。 眨眼检测采用了模板匹配的方法，通过对比当前信号段与预定义的模板，检测垂直EOG信号分量的相似度来判断是否发生眨眼事件。 扫视检测则利用连续小波变换的cwt-sd算法，通过计算Haar小波的信号系数，检测绝对值超过阈值的扫视事件，确定扫视的方向和大小。 闪烁去除则是在分析眨眼和扫视事件流时直接从信号中去除相关事件。 眼睛的运动识别算法根据扫视事件流的水平和垂直分量，区分基本的眼球运动，如左右上下，以及对角线和中间方向的运动。 对于EOG信号中的假象，由于它们会随着步频而周期性出现，文章提出使用自适应滤波器，通过扫描最佳的时间步长大小，以适应不同个体和步行速度，从而有效去除这些伪影。 基于眨眼检测的人机交互技术结合了硬件和软件的创新，旨在提供更加自然且无障碍的交互方式，尤其适用于特殊人群的需求，并可应用于多个领域，如疲劳驾驶监控、拍照确认、健康监测等。