要在视频中检测人脸目光是否注视镜头，通常需要使用计算机视觉技术，特别是人脸检测和面部特征点跟踪。以下是一些可能的方法和工具：
使用OpenCV库：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了多种人脸检测方法，包括使用Haar特征分类器或深度学习方法。你可以使用OpenCV的CascadeClassifier进行人脸检测，并通过检测到的人脸区域进一步分析目光方向 。
面部标记和特征点跟踪：更高级的方法是使用面部标记检测，这通常涉及到定位面部的特定特征点，如眼角、瞳孔等。然后，通过分析这些点的位置和相互之间的关系来推断目光方向。dlib库结合OpenCV可以用于这种类型的分析 。
眨眼检测：作为面部特征点跟踪的一部分，眨眼检测也可以提供有关目光注视方向的线索。例如，如果一个人在视频中眨眼，他们的眼皮运动会暂时遮挡视线，这可以作为目光不在镜头上的一个信号 。
眼睛纵横比（EAR）：这是一种评估眼睛开放程度的指标，可以用来检测眨眼或闭眼的状态。EAR是通过计算眼睛特征点之间的距离比值来计算的。如果EAR值低于某个阈值，可以认为眼睛是闭上的，从而推断目光不在镜头上 。
深度学习方法：使用预训练的深度神经网络模型，如基于CNN的架构，可以更准确地检测和分析面部特征，包括目光方向。这些模型可以从大量的图像数据中学习到复杂的表情和视线模式。
集成解决方案：一些商业软件或服务可能提供集成的解决方案，包括人脸检测、面部特征点跟踪和目光检测等功能。
请注意，实际实现时可能需要考虑多种因素，如视频质量、光照条件、人的头部姿态等，这些都可能影响检测的准确性。