基于opencv的人脸闭眼识别疲劳监测

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1. 项目简介

本项目旨在实现基于眼部特征的眨眼检测，通过监测眼睛开闭状态来计算眨眼次数，从而应用于疲劳监测、注意力检测等场景。使用了面部特征点检测算法，以及眼部特征比率（EAR, Eye Aspect Ratio）来判断眼睛的闭合状态。当EAR值低于设定的阈值时，系统判定为眨眼。整个项目采用了Dlib库进行面部特征点定位，并使用OpenCV进行视频流的实时处理和可视化。通过设定合适的阈值和连续帧数参数，该模型能够准确判断并统计眨眼次数。该项目适用于基于视频流的实时眨眼检测场景，并可进一步扩展到疲劳驾驶检测、医疗健康监测以及基于表情的交互应用中。

2.技术创新点摘要

1. 基于面部特征点的眼部状态检测： 代码使用Dlib库进行面部特征点检测，并通过预测68个关键点来定位眼部区域。该方法能够精确定位每个关键点的位置，确保眼部区域的检测具有较高的准确性。相比于传统的基于像素的眼部检测方法，这种基于特征点的方式更加鲁棒，能够在不同光照、角度和面部姿态下保持稳定的检测效果。
2. 提出眼部特征比率（EAR）的判