基于欧拉影像放大的非接触式心率测量方法

针对目前非接触式心率测量存在操作不便、心率同频段噪声干扰大和受环境温度影响较大等问题,提出一种基于欧拉影像放大技术的非接触式心率测量方法。首先,运用欧拉影像放大技术实现手腕处桡动脉微小跳动的动作放大;然后,对脉搏跳动视频帧的像素点亮度值在时域上进行亮度方差统计,同时在YCrCb颜色空间中分割出皮肤区域;其次,根据亮度方差统计和皮肤分割结果,结合图像形态学处理方法提取视频中桡动脉跳动区域;最后,对所提取桡动脉部位时域上亮度信号采用傅里叶变换进行时频分析,实现心率非接触式测量。实验结果表明该方法与独立成分分析法(ICA)和脉搏交流信号分析法相比,均方根误差(RMSE)分别下降50.5%和32.6%;与小波滤波法相比,平均绝对误差下降12%。非接触式心率测量方法测量结果与脉搏血氧仪测量法具有很好一致性,满足中国医药行业标准,可用于日常保健和远程医疗的心率监测。

基于视频分析的呼吸检测算法

针对传统视频监控蒙被子时无法进行呼吸判断的问题,提出一种改进的欧拉影像放大算法(Eulerian video magnification,EVM)进行呼吸检测,并结合运动历史图(Motion history image,MHI)和网格标记法来去除干扰影响.该算法核心是利用改进的EVM获得有运动前景目标,利用MHI来检测图像中的大运动,并用网格标记法除去手、头等外部运动干扰.结果表明:该方法实现简单,实时性好,可以有效除去呼吸以外运动对正常呼吸的干扰.

基于正弦波拟合的心率测量方法研究

傅里叶变换法是基于人脸图像的心率求取的代表性方法,但傅里叶变换法常常面临图像视频采集时间较短时测量准确度下降的问题。针对傅里叶变换法采集时间和准确率存在矛盾的问题,本文提出了一种结合模最大值均衡化与正弦波拟合的方法。在获得人脸视频ROI均值序列后,先对序列进行模最大值均衡化处理,使序列波形更接近正弦波,再以拟合正弦波的频率为基准计算得到心率。