非合作面部晃动情况下的心率检测
目的 心率是直接反映人体健康的重要指标之一,基于视频的非接触式心率检测在医疗健康领域具有广泛的应用前景.然而,现有的基于视频的方法不适用于复杂的现实场景,主要原因是没有考虑视频中目标晃动干扰和空间尺度特征,使得血液容积脉冲信号提取不准确,检测精度不尽人意.为了克服以上缺陷,提出一种抗人脸晃动干扰的非接触式心率检测方法.方法 本文方法主要包含3个步骤:首先,针对目标晃动干扰人脸区域选择的问题,利用判别响应图拟合检测参考图像的人脸区域及主要器官特征点,在人脸跟踪时首次引入倾斜校正思想,输出晃动干扰抑制后的人脸视频;然后,结合空间尺度的差异,采用颜色放大方法对晃动干扰抑制后的人脸视频进行时空处理,提取干净的血液容积脉冲信号;最后,考虑到小样本问题,通过傅里叶系数迭代插值的频域分析方法估计心率.结果 在人脸静止的合作情况以及人脸晃动的非合作情况下采集视频,对心率检测结果进行定量分析,本文方法在两种情况下的准确率分别为97.84%和97.30%,与经典和最新的方法相比,合作情况准确率提升大于1%,非合作情况准确率提升大于7%,表现了出色的性能.结论 提出了一种基于人脸视频处理的心率检测方法,通过有效分析人脸的晃动干扰和尺度特性,提取到干净的血液容积脉冲信号,提高了心率检测的精度和鲁棒性.
血液容积脉冲、判别响应图拟合、倾斜校正、视频颜色放大、心率估计
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61175033,61503111;安徽省自然科学基金项目1508085SMF222;合肥工业大学应用科技成果培育计划JZ2016YYPY0051National Natural Science Foundation of China61175033,61503111;National Natural Science Foundation of Anhui Province,China1508085SMF222
2017-02-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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