本文關(guān)鍵詞：基于面部視頻的非接觸式血流信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 盲源分離 獨(dú)立分量分析 血容量變化脈沖 光電容積描記

【摘要】：隨著光電容積脈搏波描記法(PhotoPlethysmoGraphy,PPG)的不斷進(jìn)步,越來(lái)越多的研究者們開展了非接觸式生理信號(hào)檢測(cè)方法的研究,利用各種不同的信號(hào)處理方法可以從面部視頻信號(hào)中提取出具有研究意義的生理信號(hào),如血容量變化脈沖(Blood Volume Pulse,BVP)、眼動(dòng)信號(hào)等。通過(guò)對(duì)BVP信號(hào)的進(jìn)一步分析,可以得到心率、呼吸率、心率變異性、血氧飽和度、血壓等生命體征參數(shù),這些參數(shù)能夠準(zhǔn)確地反映出人體健康狀況水平和情感狀態(tài)。因此,非接觸式生理信號(hào)檢測(cè)方法在醫(yī)療健康、疲勞檢測(cè)以及情感識(shí)別等領(lǐng)域中有著極其重要的研究?jī)r(jià)值。目前,基于PPG技術(shù)的非接觸式生理信號(hào)檢測(cè)方法的研究主要分為兩大類:一類為直接將綠色通道分量作為BVP信號(hào)進(jìn)行生命體征參數(shù)提取的G-BVP方法;另一類為使用獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)等盲源分離技術(shù)從三基色通道信號(hào)中分離出BVP信號(hào)的ICA-BVP方法,兩種方法得到的BVP信號(hào)不同,對(duì)后續(xù)的信號(hào)處理步驟也產(chǎn)生一定的影響�，F(xiàn)有的研究結(jié)果并沒有完全展現(xiàn)出兩種方法各自的優(yōu)缺點(diǎn),因此本文主要針對(duì)G-BVP方法和ICA-BVP方法在不同場(chǎng)景下的性能和特點(diǎn)進(jìn)行了比較,大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明G-BVP方法具有較高的運(yùn)算效率,而ICA-BVP方法在消除運(yùn)動(dòng)和光照干擾方面具有較明顯的優(yōu)勢(shì),表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。主要工作如下:1)本文首先在對(duì)面部視頻進(jìn)行預(yù)處理操作的準(zhǔn)備工作中,分析比較了使用人臉檢測(cè)算法和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法給后續(xù)處理過(guò)程帶來(lái)的影響,對(duì)比兩種算法得到的原始信號(hào)和提取的BVP信號(hào),選擇Mean shift跟蹤算法進(jìn)行面部目標(biāo)跟蹤。并且對(duì)幾種常用的ICA方法進(jìn)行了研究,比較這些方法在BVP信號(hào)提取以及后續(xù)生命體征參數(shù)計(jì)算過(guò)程中的影響,考慮算法的執(zhí)行效率和平臺(tái)移植性,分析不同算法的優(yōu)缺點(diǎn),最終選擇SOBI算法作為本文ICA-BVP方法的主要算法。2)對(duì)G-BVP方法和ICA-BVP方法在不同場(chǎng)景下的性能進(jìn)行了對(duì)比分析,基于不同條件下所拍攝的面部視頻,研究了分析區(qū)域選擇、面部器官自然運(yùn)動(dòng)和光照變化等因素引起的干擾成分對(duì)BVP提取效果的影響。3)在ICA-BVP方法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,針對(duì)ICA輸出排序不確定性問題,提出了將譜峭度應(yīng)用到BVP信號(hào)自動(dòng)識(shí)別方法中,對(duì)ICA的三路輸出信號(hào)分別計(jì)算譜峭度,將其中譜峭度值最大的一路信號(hào)作為BVP,該方法在動(dòng)態(tài)BVP信號(hào)獲取和生命體征參數(shù)提取實(shí)驗(yàn)中取得了較理想的測(cè)試效果。4)基于Visual Studio 2013平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了非接觸式血流信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)能夠通過(guò)連接到電腦端的Web攝像頭捕獲面部視頻進(jìn)行在線動(dòng)態(tài)心率檢測(cè);并且能夠從已保存的文件中讀取有效的面部視頻進(jìn)行離線動(dòng)態(tài)心率檢測(cè)。本系統(tǒng)包含G-BVP和ICA-BVP兩種方法,用戶可以根據(jù)需要選擇不同的方法進(jìn)行BVP提取及心率檢測(cè),以便進(jìn)一步分析健康狀況等。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R318;TN911.7

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 龍利佳;陳健;覃朝東;吳培亨;;前置放大器在高頻信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)中的作用[J];低溫物理學(xué)報(bào);2006年01期

2 蘆恒;張輝;;超聲波回波信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)研究[J];科協(xié)論壇(下半月);2010年02期

3 ;[J];;年期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 黃佳駿;液壓支架大流量安全閥性能試驗(yàn)裝置信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];太原理工大學(xué);2016年

2 于春洋;面向家庭使用的生理信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2016年

3 王龍;低速重載設(shè)備微弱故障信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D];西安建筑科技大學(xué);2015年

4 何璇;基于面部視頻的非接觸式血流信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D];安徽大學(xué);2017年

5 曾水生;微弱光信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D];福建師范大學(xué);2013年

6 劉偉;鋼梁微弱應(yīng)變信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2011年

7 楊攀;非接觸式心電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];浙江大學(xué);2013年

8 鄭木火;機(jī)車信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

9 范偉偉;實(shí)驗(yàn)動(dòng)物生理信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D];蘇州大學(xué);2007年

10 盧霄;雙路閉環(huán)諧振式光纖陀螺數(shù)字信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];浙江大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：1294673