[发明专利]一种可应用于智能手机的基于声波信号的眨眼检测方法

说明书

本发明属于眨眼检测技术领域，提供了一种可应用于智能手机的基于声波信号的眨眼检测方法，首先采用chirp信号来区分眼睛反射的信号和周围其他物体反射的信号。获得眼睛反射的信号后，还需要处理呼吸和心跳造成的干扰。呼吸和心跳引起的信号变化纯粹是由路径长度的变化引起的。本发明提出了一种新的观测位置方案，该方案充分利用了呼吸和心跳的干扰，最大限度地提高了眨眼引起的微小信号变化。综合实验结果证明了该系统的有效性。我们相信所提出的观测位置方案可以应用于改善其他涉及极小信号变化的感知应用的性能。

技术领域

本发明属于眨眼检测技术领域，涉及到人机交互(HCI)、疲劳驾驶检测、眼部疾病预防等诸多现实应用。本系统可利用移动设备发出的声波信号在以非接触的方式感知微小的眨眼动作，并在研究平台(Bela)和普通智能手机(iPhone 5c)上实现。结果表明，该系统具有良好的鲁棒性，检测准确率为95％，并可以在手持手机、用户佩戴眼镜/太阳镜以及环境中存在其他对象运动干扰的情况下实现高精度的眨眼检测。

背景技术

眨眼检测一直是一个热门的研究课题，受到学术界和产业界的关注。眨眼检测在许多现实生活中的应用中起着至关重要的作用，如运动神经元疾病(MND)患者的人机交互、疲劳驾驶检测和眼部疾病预防。现有的眨眼检测系统主要依赖于不同类型的传感器，可分为三类：EOG传感器、近距离传感器和摄像头。EOG和近距离传感器通常嵌入在可穿戴设备中，如虚拟现实耳机和眼镜。虽然这些系统可以实现高精度的眨眼检测，但基于可穿戴设备的解决方案会影响到用户日常生活，长期佩戴可能会引起不适。另一方面，摄像头通常被放置在远距离，以非接触的方式捕捉图像或记录视频来检测眨眼，虽然有很大前景，但基于摄像头的系统在低光照条件下的性能会下降，并可能会造成隐私问题。

声波感知是无线感知的一个重要组成部分，近年来受到了广泛的关注。与依赖传感器的传统感知不同，无线感知利用目标反射无线信号感知目标信息，其原理是目标的运动会影响信号在空气中的传播。因此，通过仔细分析信号的变化，可以获得运动速度和位移等目标信息。利用Wi-Fi、RFID、超声波、60GHz毫米波和可见光等各种无线信号，已经实现了从粗粒度的活动跟踪到细粒度的呼吸监测等大量的无线感知应用。在这些无线技术中，声波信号因其在空气中固有的低传播速度(340m/s)，在感知粒度上展现出独特的优势。使用声音感知的最大优势是，在我们的日常生活中，越来越多的商品设备内置扬声器和麦克风。基于这一优势，本系统利用听不见的声波信号在普通的智能手机中通过分析反射的信号进行眨眼检测。虽然目前国内外在声波感知方面已经取得了不错的进展，但因为眨眼是一个十分微小的动作，并容易受到不同类型的干扰(如环境干扰、自干扰等)，且眨眼的过程具有稀疏性和非周期性，使用声波信号实现高精度眨眼检测仍然是一项非常具有挑战性的工作。

发明内容

本发明要解决的技术问题主要有以下三个：

(1)眨眼是一种十分微小的动作。与呼吸感应中胸部位移约5毫米相比，眨眼过程中眼皮引起的位移只有0.5毫米左右。因此，在眨眼过程中，位移仅为呼吸引起位移的10％。这种微小的位移引起的信号变化非常小，很容易隐藏在噪声中而不被检测到。此外，感知性能也与反射区域的大小密切相关。与胸部相比，眼睛的反射区域小得多(即1％)，导致反射信号弱得多，因此感知性能较差。

(2)来自周围环境和人类自身的强烈干扰。当我们将声波信号应用于眨眼检测时，除了眼睛反射的反射信号外，周围的物体也会反射回信号，这些信号可能比眼睛反射的还要强，将眼部反射信号从其他干扰反射中分离出来是很重要的。当使用智能手机进行感知时，从扬声器到麦克风的直接路径信号也非常强，这可能会干扰基于反射的感知。但即使我们解决了干扰，并从眼睛获得干净的反射信号，仍然很难检测出眼睛眨眼。这是因为从眼睛反射出来的信号不仅包含与眨眼有关的信息，还包含与呼吸和心跳引起的运动有关的信息。即使目标保持完全静止，由呼吸和心跳引起的微小的不自主头部运动始终存在，其强度足以干扰眨眼检测。