心率 (HR) 估計是健康監(jiān)測的重要組成部分，可提供有關(guān)人類生理和情緒狀態(tài)的有用見解。在過去十年左右的時間里，研究人員探索了非接觸式心率估計的新方法，主要是為了克服與需要身體接觸的傳統(tǒng)方法相關(guān)的不適或皮炎。使用相機進行非接觸式 HR 估計就是此類方法的一個示例。
該方法的重點是血量脈沖(BVP)，它會導致視頻中捕獲的面部膚色發(fā)生輕微的時間變化。通過檢查這些顏色變化，可以估計 HR。然而，由于這些顏色變化幅度較小，HR 估計的準確性會受到面部運動、環(huán)境照明變化和噪聲的不利影響。
為了應對這些挑戰(zhàn)，日本的一組研究人員現(xiàn)已開發(fā)出一種利用血脈時間特征的新方法。重要的是，它建立在脈沖表現(xiàn)出準周期性行為的能力之上，這將其與噪聲偽影區(qū)分開來。
該研究由東京理科大學電氣工程系初級副教授 Yoshihiro Maeda 博士領(lǐng)導，并發(fā)表在IEEE Access上。東京理科大學的 Takayuki Hamamoto 教授和 Kosuke Kurihara 教授以及津田大學計算機科學系的 Daisuke Sugimura 副教授也參與了這項研究。
所提出的方法利用動態(tài)模式分解(DMD)，這是一種分析多維時間序列信號中的時空結(jié)構(gòu)的技術(shù)。它還采用基于心率頻率醫(yī)學知識的最佳時空結(jié)構(gòu)的自適應選擇。
Kosuke Kurihara 解釋說：“我們的方法與以前的 DMD 應用不同，通過將物理信息 DMD 納入時滯坐標系中，有效地建模和提取 BVP 信號，同時考慮到 BVP 動力學的非線性和準周期性。”博士學位學生。
所提出的方法僅依賴于跟蹤人臉視頻中的時間序列數(shù)據(jù)，無需在人的身體上安裝任何檢測器。在該方法中，監(jiān)控連續(xù)變化的面部視頻時間序列被轉(zhuǎn)換為RGB時間序列信號，這有助于提取皮膚下發(fā)生的血量變化信息。在有效處理可能滲透到數(shù)據(jù)中的噪聲或錯誤信息后，觀察到的 RGB 信號將轉(zhuǎn)換為脈搏波信息數(shù)據(jù)。
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