非合作面部晃动情况下的心率检测

• 作者: 吴秀 戚刚 杨学志 霍亮
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 全国第27届CACIS学术会议专栏
• 页码范围: 126-136
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 8870字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨学志	合肥工业大学计算机与信息学院	73	588	12.0	20.0
2	霍亮	合肥工业大学计算机与信息学院	3	7	2.0	2.0
3	戚刚	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0
4	吴秀	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0