隨著國民對于疾病早期預防意識的增強,個人生理信息的收集和檢測愈發(fā)受到重視。心率作為人體最重要的生理指標之一,能夠反映出生理健康狀況和情緒狀態(tài),具有特殊的研究意義。但是傳統(tǒng)的心率測量方法不僅受到測量設(shè)備和場地的限制,而且還會給受測者帶來不適感,因此便攜性高和操作簡單的非接觸式心率測量方法受到的關(guān)注越來越多。其中,基于人臉視頻的心率測量方法具有很大的研究價值和應(yīng)用前景。然而,環(huán)境光線的變化、面部的表情以及頭部的運動等因素給非接觸式心率測量帶來了不小的挑戰(zhàn)。針對上述挑戰(zhàn),本文為基于人臉視頻的心率測量系統(tǒng)的各個檢測環(huán)節(jié)提出了對應(yīng)的解決方案。在人臉ROI的選擇環(huán)節(jié)中,對人臉視頻進行人臉關(guān)鍵點檢測并定義多個人臉ROI,通過對比實驗發(fā)現(xiàn)了除去眼睛和嘴巴的面部皮膚區(qū)域是最優(yōu)ROI。它保留了盡可能多的心率信息,而且還能從源頭上減少表情噪聲。另外,它可以通過人臉關(guān)鍵點算法來實現(xiàn)運動跟蹤,進而減少由頭部運動所引入的噪聲。在心率原始信號的提取環(huán)節(jié)中,本文采用了RGB顏色模型,能夠從人臉ROI的綠色通道中提取到質(zhì)量較好的心率信號。這個做法的理論依據(jù)是:相對于紅色光和藍色光,綠色光會更好地被血紅蛋白吸收,因此它可... 

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要工作及創(chuàng)新點
    1.4 本文的章節(jié)安排
第二章 心率測量的相關(guān)技術(shù)理論分析
    2.1 傳統(tǒng)的心率測量方法
    2.2 光電容積脈搏波描記法
        2.2.1 PPG生物學基礎(chǔ)
        2.2.2 PPG描記法在心率測量中的工程應(yīng)用
    2.3 基于人臉視頻的非接觸式心率測量的基本原理
    2.4 顏色特征
        2.4.1 RGB顏色模型
        2.4.2 HSL顏色模型
        2.4.3 CMY顏色模型
        2.4.4 YUV顏色模型
    2.5 信號濾波
        2.5.1 心率信號在時域和頻域之間的轉(zhuǎn)換
        2.5.2 帶通濾波器
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于人臉視頻的心率測量方法研究
    3.1 人臉關(guān)鍵點檢測
        3.1.1 回歸樹模型
        3.1.2 提升回歸樹
        3.1.3 梯度提升回歸樹
        3.1.4 回歸樹級聯(lián)在人臉關(guān)鍵點檢測的應(yīng)用
    3.2 人臉ROI的選擇
    3.3 心率原始信號的提取
    3.4 心率原始信號的噪聲處理
        3.4.1 光照噪聲處理
        3.4.2 表情噪聲處理
        3.4.3 時域濾波
    3.5 基于降噪心率信號的心率計算
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于人臉視頻的心率檢測實驗及分析
    4.1 MAHNOB-HCI數(shù)據(jù)集簡介
        4.1.1 人臉視頻和心電圖
        4.1.2 基于心電圖的心率計算
    4.2 實驗設(shè)計
        4.2.1 實驗一:不同人臉ROI的對比
        4.2.2 實驗二:不同顏色通道的對比
        4.2.3 實驗三:光照噪聲和表情噪聲的處理
        4.2.4 實驗四:兩種心率計算方法的對比
    4.3 綜合實驗結(jié)果對比
    4.4 本章小結(jié)
總結(jié)和展望
參考文獻
攻讀學位期間的科研成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于人臉視頻的心率參數(shù)提取[J]. 李曉媛,武鵬,劉允,司紅玉,王振龍.  光學精密工程. 2020(03)
[2]采用自適應(yīng)信號恢復算法的非接觸式心率檢測[J]. 周雙,楊學志,金兢,方帥,劉雪南.  中國圖象圖形學報. 2019(10)
[3]中國心血管疾病防治的成果及展望[J]. 歐麗.  中國實用醫(yī)藥. 2019(23)
[4]基于成形信號的RPPG心率測量的研究[J]. 陳允敬,孔莉.  通訊世界. 2019(07)
[5]心電圖測量技術(shù)指南[J]. 郭繼鴻,王思讓,譚學瑞,張海澄,方丕華,盧喜烈,吳杰,楊曉云.  實用心電學雜志. 2019(02)
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[7]基于人臉視頻的非接觸式心率測量方法[J]. 劉祎,歐陽健飛.  納米技術(shù)與精密工程. 2016(01)
[8]基于人臉視頻測量脈搏方法的初步研究[J]. 趙飛帆,方路平,陳仕驍.  生物醫(yī)學工程學雜志. 2012(05)

碩士論文
[1]基于人臉視頻的非接觸式心測量算法的研究與實現(xiàn)[D]. 楊雯.北京郵電大學 2019
[2]基于人臉視頻的心率測量算法研究[D]. 陳旭.電子科技大學 2019
[3]基于視頻的人體心率非接觸測量方法研究[D]. 王棟.上海師范大學 2018
[4]基于視頻的非接觸式心率測量研究[D]. 陳丹丹.華南理工大學 2016



本文編號：3710734