本文關(guān)鍵詞：基于視頻非接觸技術(shù)的身份識別、追蹤及異常預(yù)警，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著時代的進步,傳統(tǒng)的醫(yī)療模式局限性日漸凸顯,移動醫(yī)療作為多學(xué)科交叉的結(jié)果,在醫(yī)療模式變革的背景下應(yīng)運而生并飛速發(fā)展。移動醫(yī)療強調(diào)對人體生理數(shù)據(jù)的實時連續(xù)采集,以及在充分考慮個體差異性的前提下具有針對性地進行診斷和監(jiān)護,因此,基于非接觸技術(shù)的生理信息采集和基于生物特征的身份識別技術(shù)都成為了移動醫(yī)療領(lǐng)域研究的熱點。本文選取脈搏波作為典型生理信號,深入研究了基于視頻非接觸技術(shù)的身份識別、跟蹤和異常預(yù)警方法。首先對基于脈搏波的生物身份認證理論進行分析,論證以脈搏波作為生物身份特征的唯一性和一致性,并基于運動放大技術(shù)設(shè)計方案以保證非接觸環(huán)境下脈搏波的可采集性,探討基于數(shù)據(jù)挖掘的特征識別方法。然后,基于MATLAB平臺開發(fā)了一款視頻非接觸脈搏波采集和身份認證系統(tǒng),對脈搏波的非接觸式提取、分析以及身份識別等方法進行了軟件層面上的實現(xiàn),并對算法效果進行了測試和評估。之后,將基于特征光的定位方法擴展到醫(yī)療監(jiān)護環(huán)境下,提出了一種基于生物特征的定位方法以實現(xiàn)身份識別之后的目標追蹤和異常預(yù)警。最后,將基于脈搏波的多方面研究成果整合,實現(xiàn)了一種新的移動醫(yī)療系統(tǒng)模型構(gòu)建。
【關(guān)鍵詞】：移動醫(yī)療 脈搏波 非接觸 身份識別 定位技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R-05;TP274
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-18
• 1.1 研究背景及意義14
• 1.2 本文主要工作14-15
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)15-18
• 第2章 移動醫(yī)療現(xiàn)狀分析及非接觸式生理信號采集技術(shù)綜述18-26
• 2.1 移動醫(yī)療系統(tǒng)概述和研究現(xiàn)狀18-19
• 2.1.1 移動醫(yī)療系統(tǒng)組成模式18
• 2.1.2 移動醫(yī)療領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展前景18-19
• 2.1.3 移動醫(yī)療的發(fā)展瓶頸19
• 2.2 生理信號采集技術(shù)研究19-21
• 2.2.1 接觸式生理信號采集20
• 2.2.2 非接觸式生理信號采集20-21
• 2.3 基于運動放大技術(shù)的生理信號視頻采集技術(shù)21-26
• 2.3.1 運動放大技術(shù)21-22
• 2.3.2 基于運動光流和特征的拉格朗日(顯式)運動放大方法22-23
• 2.3.3 基于像素點時頻域分析的歐拉(隱式)運動放大方法23-26
• 第3章 基于脈搏波的生物身份認證理論26-42
• 3.1 脈搏波研究綜述26-27
• 3.2 脈搏波作為生物特征的唯一性和一致性推論27-32
• 3.2.1 心電信號作為一項用于身份識別的生物特征理論綜述27-29
• 3.2.2 脈搏波唯一性推導(dǎo)29-31
• 3.2.3 脈搏波一致性研究31-32
• 3.3 基于歐拉視頻放大技術(shù)的非接觸式脈搏波提取方法32-37
• 3.3.1 基于人臉檢測的目標跟蹤和歸一化32-33
• 3.3.2 顏色空間轉(zhuǎn)換和指標選取33
• 3.3.3 基于圖像金字塔的空間分解方法33-35
• 3.3.4 時域帶通濾波器選取和自適應(yīng)濾波設(shè)計35-37
• 3.3.5 放大參數(shù)約束37
• 3.3.6 基于放大前后視頻差分的脈搏波提取37
• 3.4 基于時間序列數(shù)據(jù)挖掘的脈搏波分析方法37-39
• 3.4.1 小波分析37-38
• 3.4.2 相空間重構(gòu)38-39
• 3.5 基于視頻的非接觸式脈搏波采集結(jié)果分析39-42
• 第4章 視頻非接觸式脈搏波采集和分析系統(tǒng)開發(fā)42-57
• 4.1 MATLAB開發(fā)平臺介紹42-43
• 4.2 軟件框架和設(shè)計思路43-54
• 4.2.1 視頻文件讀取、播放模塊43-44
• 4.2.2 人臉檢測和跟蹤模塊44-45
• 4.2.3 參數(shù)選取和運動放大模塊45-47
• 4.2.4 脈搏波提取和分析模塊47-51
• 4.2.5 身份識別模塊51-54
• 4.3 軟件功能檢測54-57
• 4.3.1 基于Bland-Altman方法的脈率準確性檢測54
• 4.3.2 不同生理數(shù)據(jù)庫規(guī)模下身份識別準確性檢測54-57
• 第5章 醫(yī)療監(jiān)護環(huán)境下基于生物特征的視頻定位技術(shù)研究57-75
• 5.1 室內(nèi)外定位技術(shù)綜述57-58
• 5.2 基于特征光的定位技術(shù)研究和仿真實驗58-70
• 5.2.1 球形采光裝置和平板采光裝置58-59
• 5.2.2 系統(tǒng)組成和定位流程59-62
• 5.2.3 MATLAB仿真結(jié)果62-64
• 5.2.4 實物實驗64-66
• 5.2.5 誤差討論和優(yōu)化分析66-70
• 5.3 基于生物特征的視頻定位技術(shù)研究70-73
• 5.4 定位技術(shù)在移動醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用模式探討73-75
• 第6章 總結(jié)與展望75-77
• 參考文獻77-83
• 附錄1：作者在攻讀碩士期間的科研成果83-84
• 附錄2：相關(guān)項目科技查新報告84-85
• 附錄3：相關(guān)系統(tǒng)性能檢驗報告85-86

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本文編號：322285