まばたき検出

心理学・認知科学・人間工学の実験で、まばたき（瞬目）をカメラ映像から計測するときの設計を解説。何を指標にするか、フレームレート・カメラ位置・照明の決め方、録画を残す理由、1フレーム1行のCSVから回数・閉眼時間・間隔を出すPythonスクリプトまで。

顔の特徴点から目の縦横比（EAR）を求めてまばたきを数える方法を、OpenCV（YuNet + FacemarkLBF）の動くコードで解説。よく紹介される固定しきい値 0.2 では実測で13回中2回しか数えられなかった理由と、相対しきい値での改善、顔が小さいと検出できない限界まで実測で示す。

カメラを使ったまばたき検出が「反応しない」「勝手に反応する」ときの原因を、顔検出・目の位置・開閉判定・時間方向の4段に分けて切り分ける。実際の動画で確かめた失敗例と、fps・顔の大きさ・明るさ・逆光を測る確認用Pythonスクリプト付き。

まばたきを「クリック」の代わりに使うとき、ふだんのまばたきで誤作動させない方法を解説。閉眼時間のしきい値（0.35秒）の考え方、発火のタイミング、長く閉じたときの扱い、フレームレートの影響を、実測データと動くPythonコードで示す。

居眠り検知でよく使われる指標 PERCLOS（一定時間のうち目が閉じている時間の割合）の定義と由来、まばたきの回数ではなく閉眼時間の割合を見る理由、カメラの開閉判定から1分ごとの閉眼割合を出すPythonコードと実装上の注意を解説する。

まばたきの回数は1分に何回が平均なのか。安静時・会話中・読書中で大きく変わるという研究報告を紹介し、カメラで自分のまばたきを数えるときに結果がぶれる理由と、ぶれを減らす測り方（時間・姿勢・課題・意識しないこと）を解説する。