本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

在人臉識(shí)別或者表情遷移的過(guò)程中，對(duì)眼睛的識(shí)別和擬合是非常關(guān)鍵的，現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)眼睛的擬合通常存在誤差大，易受干擾，睜眼閉眼狀態(tài)判斷不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法及電子設(shè)備。

所述技術(shù)方案如下：

第一方面，提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，所述方法包括：

獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果；

對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果；

根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

結(jié)合第一方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的公式和預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)進(jìn)行嶺回歸估計(jì)；

根據(jù)所述嶺回歸估計(jì)獲取所述擬合結(jié)果。

結(jié)合第一方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述嶺回歸的參數(shù)的取值范圍為：[0.01，0.5]。

結(jié)合第一方面至第一方面的第二種任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)之前，所述方法還包括：

對(duì)所述放大結(jié)果進(jìn)行閉眼檢測(cè)，如果檢測(cè)結(jié)果為閉眼，則修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)。

第二方面，提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：

獲取模塊，用于獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)；

擬合模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果；

放大模塊，用于對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果；

驅(qū)動(dòng)模塊，用于根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

結(jié)合第二方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述擬合模塊具體用于：

根據(jù)預(yù)設(shè)的公式和預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)進(jìn)行嶺回歸估計(jì)；

根據(jù)所述嶺回歸估計(jì)獲取所述擬合結(jié)果。

結(jié)合第二方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述嶺回歸的參數(shù)的取值范圍為：[0.01，0.5]。

結(jié)合第二方面至第二方面的第二種任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述電子設(shè)備還包括閉眼檢測(cè)模塊，用于：對(duì)所述放大結(jié)果進(jìn)行閉眼檢測(cè)，如果檢測(cè)結(jié)果為閉眼，則修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)。

第三方面，提供了一種電子設(shè)備，所述設(shè)備包括存儲(chǔ)器，以及與所述存儲(chǔ)器連接的處理器，其中，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)一組程序代碼，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果；

對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果；

根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

結(jié)合第三方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)預(yù)設(shè)的公式和預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)進(jìn)行嶺回歸估計(jì)；

根據(jù)所述嶺回歸估計(jì)獲取所述擬合結(jié)果。

結(jié)合第三方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述嶺回歸的參數(shù)的取值范圍為：[0.01，0.5]。

結(jié)合第三方面至第三方面的第二種任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

對(duì)所述放大結(jié)果進(jìn)行閉眼檢測(cè)，如果檢測(cè)結(jié)果為閉眼，則修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法及電子設(shè)備，通過(guò)較大的擬合參數(shù)使得得到的結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性，提高了結(jié)果的抗干擾性，通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大使得最終結(jié)果又具有較高的精度，同時(shí)通過(guò)閉眼檢測(cè)，保證了眼睛開閉狀態(tài)的正確性。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法的流程圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，該方法可以是通過(guò)運(yùn)行電子設(shè)備上的應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)的，該電子設(shè)備可以是智能手機(jī)、平板電腦和其他電子設(shè)備中的任意一個(gè)，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的電子設(shè)備不加以限定。

實(shí)施例一

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，參照?qǐng)D1所示，方法流程包括：

102、獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)。

具體的，該過(guò)程可以包括：

從視頻幀中識(shí)別出人臉眼睛；

提取所述人臉眼睛的特征點(diǎn)。

需要指出的是，所述視頻幀可以是通過(guò)攝像頭等錄像裝置實(shí)時(shí)采集的，也可以是從視頻文件中讀取的，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)視頻幀的獲取方式不加以限定。

104、根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)預(yù)設(shè)的公式和預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果。

其中，所述預(yù)設(shè)的眼睛模型可以是一組預(yù)先設(shè)置好的多個(gè)眼睛模型，對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合時(shí)可以采用線性擬合，也可以采用非線性擬合，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的擬合方法不加以限定。

106、對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)預(yù)設(shè)的線性函數(shù)對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果。

108、根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)放大結(jié)果中人臉眼睛的特征點(diǎn)的位置，驅(qū)動(dòng)目標(biāo)表情中眼睛至與所述放大結(jié)果中人臉眼睛的特征點(diǎn)的位置相對(duì)應(yīng)的位置。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大使得最終結(jié)果具有較高的精度。

實(shí)施例二

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，參照?qǐng)D2所示，方法流程包括：

202、獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)。

具體的，該過(guò)程可以包括：

從視頻幀中識(shí)別出人臉眼睛；

提取所述人臉眼睛的特征點(diǎn)。

需要指出的是，所述視頻幀可以是通過(guò)攝像頭等錄像裝置實(shí)時(shí)采集的，也可以是從視頻文件中讀取的，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)視頻幀的獲取方式不加以限定。

204、根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果。

具體的，以所述人臉眼睛的特征點(diǎn)為因變量y，以所述預(yù)設(shè)的眼睛模型為自變量x的線性回歸的公式為：

y＝ax+b(1)

其中，a和b是線性回歸的參數(shù)。

根據(jù)公式(1)可以推導(dǎo)出公式(2)：

y-bx^t＝axx^t(2)

根據(jù)公式(2)和嶺回歸算法，可以推導(dǎo)出公式(3)：

a＝y(tǒng)-bx^t×xx^t＋λi^-1(3)

其中，i為單位矩陣，λ為嶺回歸參數(shù)。

根據(jù)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)和所述預(yù)設(shè)的眼睛模型以及公式(3)可以計(jì)算出a和b的估算值a'和b'，根據(jù)a'和b'以及所述預(yù)設(shè)的眼睛模型x可計(jì)算得到y(tǒng)'＝a'x+b'，其中y'即為所述擬合結(jié)果，y'是對(duì)y的估計(jì)。

示例性的，當(dāng)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)的數(shù)量為6個(gè)，所述預(yù)設(shè)的眼睛模型為8個(gè)時(shí)，y，a和b是12維向量，x是12×8維的矩陣。

需要指出的是，為了獲得較高的穩(wěn)定性，可以取一個(gè)較大的嶺回歸參數(shù)λ，示例性的，λ∈[0.01，0.5]，優(yōu)選的，λ＝0.1，所述嶺回歸參數(shù)的取值范圍僅是示例，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的嶺回歸參數(shù)范圍不加以限定。

206、對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)預(yù)設(shè)的線性函數(shù)對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果。

所述線性函數(shù)可以為：

f(x)＝cx+d(4)

其中c，d是放大系數(shù)，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)定，將步驟204中得到的擬合結(jié)果y'代入公式(4)，可以得到放大結(jié)果y”＝cy'+d，優(yōu)選的，放大系數(shù)c的取值為1.1，放大系數(shù)d的取值為0.1。

需要指出的是，所述線性函數(shù)僅是示例，還可以選擇其他函數(shù)進(jìn)行放大，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的放大函數(shù)不加以限定，所述放大系數(shù)的取值也僅是示例，放大系數(shù)還可以選擇其他取值，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的放大系數(shù)不加限定。

208、根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)放大結(jié)果中人臉眼睛的特征點(diǎn)的位置，驅(qū)動(dòng)目標(biāo)表情中眼睛至與所述放大結(jié)果中人臉眼睛的特征點(diǎn)的位置相對(duì)應(yīng)的位置。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，通過(guò)較大的擬合參數(shù)使得 得到的結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性，提高了結(jié)果的抗干擾性，通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大使得最終結(jié)果又具有較高的精度。

實(shí)施例三

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，參照?qǐng)D3所示，方法流程包括：

302、獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)。

具體的，該過(guò)程可以包括：

從視頻幀中識(shí)別出人臉眼睛；

提取所述人臉眼睛的特征點(diǎn)。

需要指出的是，所述視頻幀可以是通過(guò)攝像頭等錄像裝置實(shí)時(shí)采集的，也可以是從視頻文件中讀取的，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)視頻幀的獲取方式不加以限定。

304、根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果。

具體的，以所述人臉眼睛的特征點(diǎn)為因變量y，以所述預(yù)設(shè)的眼睛模型為自變量x的線性回歸的公式為：

y＝ax+b(1)

其中，a和b是線性回歸的參數(shù)。

根據(jù)公式(1)可以推導(dǎo)出公式(2)：

y-bx^t＝axx^t(2)

根據(jù)公式(2)和嶺回歸算法，可以推導(dǎo)出公式(3)：

a＝y(tǒng)-bx^t×xx^t+λi^-1(3)

其中，i為單位矩陣，λ為嶺回歸參數(shù)。

根據(jù)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)和所述預(yù)設(shè)的眼睛模型以及公式(3)可以計(jì)算出a和b的估算值a'和b'，根據(jù)a'和b'以及所述預(yù)設(shè)的眼睛模型x可計(jì)算得到y(tǒng)'＝a'x+b'，其中y'即為所述擬合結(jié)果，y'是對(duì)y的估計(jì)。

示例性的，當(dāng)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)的數(shù)量為6個(gè)，所述預(yù)設(shè)的眼睛模型為10個(gè)時(shí)，y，a和b是12維向量，x是12×10維的矩陣。

需要指出的是，為了獲得較高的穩(wěn)定性，可以取一個(gè)較大的嶺回歸參數(shù)λ，示例性的，λ∈[0.01,0.5]，優(yōu)選的，λ＝0.2，所述嶺回歸參數(shù)的取值范圍僅是示例，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的嶺回歸參數(shù)范圍不加以限定。

306、對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)預(yù)設(shè)的線性函數(shù)對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果。

所述線性函數(shù)可以為：

f(x)＝cx+d(4)

其中c，d是放大系數(shù)，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)定，將步驟304中得到的擬合結(jié)果y'代入公式(4)，可以得到放大結(jié)果y”＝cy'+d，優(yōu)選的，放大系數(shù)c的取值為1.05，放大系數(shù)d的取值為0.15。

需要指出的是，所述線性函數(shù)僅是示例，還可以選擇其他函數(shù)進(jìn)行放大，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的放大函數(shù)不加以限定，所述放大系數(shù)的取值也僅是示例，放大系數(shù)還可以選擇其他取值，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的放大系數(shù)不加限定。

308、對(duì)所述放大結(jié)果進(jìn)行閉眼檢測(cè)，如果檢測(cè)結(jié)果為閉眼，則修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)。

具體的，該過(guò)程可以為：

判斷所述放大結(jié)果中的上眼瞼對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的位置與對(duì)應(yīng)的下眼瞼對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的位置之間的距離是否小于預(yù)設(shè)閾值，如果小于該預(yù)設(shè)閾值，則判定所述放大結(jié)果對(duì)應(yīng)的人臉眼睛為閉眼狀態(tài)，修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)；

否則，判斷所述放大結(jié)果中的上眼瞼對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的位置是否低于對(duì)應(yīng)的下眼瞼對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的位置，如果是，則判定所述放大結(jié)果對(duì)應(yīng)的人臉眼睛為閉眼狀態(tài)，修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)。

310、根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

具體的，該過(guò)程可以為：

如果所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)，則修改目標(biāo)表情中的眼睛為閉眼狀 態(tài)；否則，

根據(jù)放大結(jié)果中人臉眼睛的特征點(diǎn)的位置，驅(qū)動(dòng)目標(biāo)表情中眼睛至與所述放大結(jié)果中人臉眼睛的特征點(diǎn)的位置相對(duì)應(yīng)的位置。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種驅(qū)動(dòng)眼睛運(yùn)動(dòng)的方法，通過(guò)較大的擬合參數(shù)使得得到的結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性，提高了結(jié)果的抗干擾性，通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大使得最終結(jié)果又具有較高的精度。

實(shí)施例四

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，參照?qǐng)D4所示，該電子設(shè)備包括：

獲取模塊401，用于獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)；

擬合模塊402，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果；

放大模塊403，用于對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果；

驅(qū)動(dòng)模塊404，用于根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

可選的，擬合模塊402具體用于：

根據(jù)預(yù)設(shè)的公式和預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)進(jìn)行嶺回歸估計(jì)；

根據(jù)所述嶺回歸估計(jì)獲取所述擬合結(jié)果。

其中，所述嶺回歸的參數(shù)的取值范圍為：[0.01，0.5]。

可選的，所述電子設(shè)備還包括閉眼檢測(cè)模塊405，用于：對(duì)所述放大結(jié)果進(jìn)行閉眼檢測(cè)，如果檢測(cè)結(jié)果為閉眼，則修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，通過(guò)較大的擬合參數(shù)使得得到的結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性，提高了結(jié)果的抗干擾性，通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大使得最終結(jié)果又具有較高的精度。

實(shí)施例五

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，參照?qǐng)D5所示，該電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器501以及與存儲(chǔ)器501連接的處理器502，其中，存儲(chǔ)器501用于存儲(chǔ)一組程 序代碼，處理器502調(diào)用存儲(chǔ)器501所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

獲取人臉眼睛的特征點(diǎn)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛進(jìn)行擬合，獲取擬合結(jié)果；

對(duì)所述擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大，得到放大結(jié)果；

根據(jù)所述放大結(jié)果對(duì)目標(biāo)表情中的眼睛進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

可選的，處理器502調(diào)用存儲(chǔ)器501所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)預(yù)設(shè)的公式和預(yù)設(shè)的眼睛模型對(duì)所述人臉眼睛的特征點(diǎn)進(jìn)行嶺回歸估計(jì)；

根據(jù)所述嶺回歸估計(jì)獲取所述擬合結(jié)果。

其中，所述嶺回歸的參數(shù)的取值范圍為：[0.01，0.5]。

可選的，處理器502調(diào)用存儲(chǔ)器501所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

對(duì)所述放大結(jié)果進(jìn)行閉眼檢測(cè)，如果檢測(cè)結(jié)果為閉眼，則修改所述人臉眼睛的狀態(tài)為閉眼狀態(tài)。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，通過(guò)較大的擬合參數(shù)使得得到的結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性，提高了結(jié)果的抗干擾性，通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行線性放大使得最終結(jié)果又具有較高的精度，同時(shí)通過(guò)閉眼檢測(cè)，保證了眼睛開閉狀態(tài)的正確性。

以上僅是本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非對(duì)本發(fā)明作任何形式上的限制，雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭示如上，然而并非用以限定本發(fā)明，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍內(nèi)，當(dāng)可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容做出些許更動(dòng)或修飾為等同變化的等效實(shí)施例，但凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所作的任何簡(jiǎn)單修改、等同變化與修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。