mEBAL：用于眨眼检测与注意力水平估计的多模态数据库
计算机视觉与模式识别
2025-08-29 v2 人机交互
摘要
本工作提出mEBAL，一个用于眨眼检测与注意力水平估计的多模态数据库。眨眼频率与认知活动相关，且已有许多任务中提出了自动眨眼检测器，包括注意力水平估计、神经退行性疾病分析、欺骗识别、驾驶疲劳检测或人脸防伪。然而，该领域大多数现有数据库与算法仅限于涉及仅数百样本及单一传感器（如人脸相机）的实验。所提出的mEBAL在采集传感器与样本量上改进了以往的数据库。具体而言，同时考虑了三种不同传感器：近红外（NIR）与RGB相机用于捕捉面部姿态，以及脑电图（EEG）带用于捕捉用户认知活动与眨眼事件。关于mEBAL的规模，其包含来自38名不同学生在进行若干不同难度e-learning任务时的6,000个样本及相应注意力水平。除介绍mEBAL外，我们还包含了初步实验：i) 利用卷积神经网络（CNN）基于面部图像进行眨眼检测；ii) 基于学生眨眼频率的注意力水平估计。
引用
@article{arxiv.2006.05327,
title = {mEBAL: A Multimodal Database for Eye Blink Detection and Attention Level Estimation},
author = {Roberto Daza and Aythami Morales and Julian Fierrez and Ruben Tolosana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.05327},
year = {2025}
}