Abstract-I detta papper presenterar vi en realtidsmetod baserad på några video-och bildbehandlingsalgoritmer för ögonblicksdetektering. Motiveringen till denna forskning är behovet av att inaktivera som inte kan styra samtalen med mänsklig mobil interaktion direkt utan handbehov. En Haar Cascade Classifier appliceras för ansikts- och ögondetektering för att få information om ögon- och ansiktsaxel. Dessutom används samma klassificerare baserat på Haar-liknande funktioner för att ta reda på förhållandet mellan ögonen och ansiktsaxeln för positionering av ögonen. En effektiv eyetracking metod föreslås som använder positionen av upptäckt ansikte. Slutligen används en ögon blinkande detektion baserad på ögonlock tillstånd (nära eller öppen) för att styra android mobiltelefoner. Metoden används med och utan utjämningsfilter för att visa förbättring av detektionsnoggrannheten. Appliceringen används i realtid för att studera effekten av ljus och avstånd mellan ögonen och den mobila enheten för att utvärdera systemets noggrannhetsdetektering och övergripande noggrannhet. Testresultat visar att vår föreslagna metod ger en total noggrannhet på 98% och 100% detektionsnoggrannhet för ett avstånd på 35 cm och ett artificiellt ljus.
I Ref föreslogs en realtidsmetod för detektion av ögonblink.
Efficient Eye Blink Detection Method for disabled- helping domain
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}