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使用dlib人脸检测模型进行人脸活体检测：眨眼检测

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文件大小：106M

操作系统：Windows10旗舰版

开发工具：Python3.8、OpenCV4.5、dlib

开发语言：.py

简要概述：

眨眼检测，基本原理：计算眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio，EAR.当人眼睁开时，EAR在某个值上下波动，当人眼闭合时，EAR迅速下降，理论上会接近于零，当时人脸检测模型还没有这么精确。所以我们认为当EAR低于某个阈值时，眼睛处于闭合状态。为检测眨眼次数，需要设置同一次眨眼的连续帧数。眨眼速度比较快，一般1~3帧就完成了眨眼动作。两个阈值都要根据实际情况设置。
使用dlib人脸检测模型进行人脸活体检测：眨眼检测_第1张图片
dlib模型：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

演示视频：
使用dlib人脸检测模型进行人脸活体检测：眨眼检测_第2张图片
使用dlib人脸检测模型进行人脸活体检测：眨眼检测_第3张图片

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