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提取面部血液引起的顏色變化以進行非接觸式心率估計

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(dǎo)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(yīng)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(xué)電氣工程系初級副教授 Yoshihiro Maeda 博士領(lǐng)導(dǎo),并發(fā)表在IEEE Access上。東京理科大學(xué)的 Takayuki Hamamoto 教授和 Kosuke Kurihara 教授以及津田大學(xué)計算機科學(xué)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(xué)知識的最佳時空結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)選擇。

Kosuke Kurihara 解釋說:“我們的方法與以前的 DMD 應(yīng)用不同,通過將物理信息 DMD 納入時滯坐標(biāo)系中,有效地建模和提取 BVP 信號,同時考慮到 BVP 動力學(xué)的非線性和準周期性。”博士學(xué)位學(xué)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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