基于人脸视频的非接触式心测量算法的研究与实现
发布时间：2020-08-10 15:39
【摘要】：心率是一种重要的生命体征信息,是描述身体状况和情感状态的重要指标。传统的接触式心率测量方法在生理或心理上给测量者带来了许多不便。近几年提出的基于视频的非接触式心率测量方法引起了广泛关注,然而在复杂环境条件下,视频中由光线变化和面部动作等引起的噪声会限制心率测量的准确度。本文主要研究了复杂环境条件下基于人脸视频的非接触式心率测量方法,具体工作如下:1)针对脉搏源信号获取时感兴趣区域(ROI)定位不够精准的问题,本文提出了改进的人脸关键点检测方法,将SSD人脸检测器与面部关键点检测器相级联,提高了关键点检测的准确度。采用基于关键点检测的算法对ROI进行定位,选取了可靠的ROI,减小了脉搏源信号中的噪声。2)研究了四种源信号预处理的方法,通过实验对比了四种方法的有效性,并将基于色度组合的方法与二阶导数差分近似的方法相融合,提高了心率信号的表达能力,从而提高了心率测量的准确性。3)针对传统心率提取方法抗噪声能力差的问题,本文提出了基于深度学习的心率提取算法。设计了基于卷积神经网络(CNN)的心率信息特征提取器,将结合了心率信号周期特性及频谱特征的时频表示(TFR)作为输入,使用多任务学习的方法进行训练。实验结果显示,基于深度学习的心率测量方法相比于非深度学习的心率测量方法,准确率和鲁棒性均有所提升。4)将本文的心率提取算法应用到了活体识别领域,使用心率提取模型提取出的心率特征作为区分活体和非活体的标志。通过实验发现,这种方法可以有效地区分活体和非活体,具有清晰的语义定义。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R318;TP391.41
【图文】：
＾／ｙｖ逡逑图２－１心电图ＥＣＧ信号与光电容积脉搏波ＰＰＧ信号的波形示意图逡逑如图２－１所示，心电图ＥＣＧ信号与ＰＰＧ信号基本是同步的。ＰＰＧ波形中的逡逑由心跳引起的部分通常被称为交流分量，也即ＡＣ邋（Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ邋Ｃｕｒｒｅｎｔ）分量，逡逑该分量一般有一个基本频率，该频率值由心率具体决定，通常为１Ｈｚ左右。在交逡逑流分量的基础上，由于皮肤组织的呼吸作用、血管舒张和收缩以及体温调节等活逡逑动，会叠加上一个直流分量，也即ＤＣ邋（Ｄｉｒｅｃｔ邋Ｃｕｒｒｅｎｔ）分量。这些生理特征因逡逑人而异，因此每个人的ＰＰＧ波形不尽相同。但是对上述ＰＰＧ波形使用合适的滤逡逑波器和放大器就可以提取出相应的ＡＣ分量和ＤＣ分量，为后续的脉搏波分析提逡逑供基础。逡逑因为ＰＰＧ信号的ＡＣ分量与心脏搏动是同步的，因此可以用来提取心率信逡逑息。但是通过摄像头得到的ＰＰＧ信号通常还包含其他的ＤＣ分量。一方面
图２－２ＳＳＤQ嬄缃峁故疽馔迹郏玻担蒎义希樱樱腻澹ǎ樱椋睿纾欤澹樱瑁铮簦停酰欤簦椋猓铮模澹簦澹悖簦铮颍╁澹郏玻担菔悄勘昙觳饬煊蚍浅３Ｓ玫姆椒ǎ义暇哂兴俣瓤欤雀叩奶氐悖缃峁谷缤迹玻菜尽Ｔ谘盗方锥危诙嘀植煌义系某叨群筒煌砀弑鹊奶卣魍忌辖屑觳猓褂玫筒闾卣魍技觳庑∧勘晡锾澹咤义喜愕奶卣魍技觳獯竽勘晡锾澹杂诓煌笮〉奶卣魍迹樱樱慕涑隹占涞哪勘瓯咤义辖缈蚶肷⑽蛔楹蜓】颉Ｔ诩觳饨锥危樱樱脑诿扛龊蜓】蛑信卸厦扛龆韵罄啾鹗清义戏翊嬖冢梢桓龇质硎靖美啾鹗欠翊嬖冢⒍钥虻奈恢媒械髡愿玫劐义掀ヅ涠韵笮巫础４送猓岷狭司哂胁煌直媛实亩喔鎏卣魍冀性げ猓源礤义细髦殖叽绱笮〉亩韵蟆１疚睦昧隋澹樱樱乃俣瓤旌途雀叩挠攀疲褂茫樱樱淖魑义先肆臣觳馄鞫匀肆城蚪屑觳狻ｅ义希玻玻插稳肆彻丶慵觳饧际蹂义先肆彻丶慵觳馐侵父ㄈ肆惩枷瘢ㄎ怀雒娌康墓丶虻墓獭Ｈ欢义厦娌孔颂浠驼诘驳纫蛩馗丶慵觳獯戳颂粽健Ｈ肆彻丶慵觳庵饕腥义现址椒
本文编号：2788288
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R318;TP391.41
【图文】：
＾／ｙｖ逡逑图２－１心电图ＥＣＧ信号与光电容积脉搏波ＰＰＧ信号的波形示意图逡逑如图２－１所示，心电图ＥＣＧ信号与ＰＰＧ信号基本是同步的。ＰＰＧ波形中的逡逑由心跳引起的部分通常被称为交流分量，也即ＡＣ邋（Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ邋Ｃｕｒｒｅｎｔ）分量，逡逑该分量一般有一个基本频率，该频率值由心率具体决定，通常为１Ｈｚ左右。在交逡逑流分量的基础上，由于皮肤组织的呼吸作用、血管舒张和收缩以及体温调节等活逡逑动，会叠加上一个直流分量，也即ＤＣ邋（Ｄｉｒｅｃｔ邋Ｃｕｒｒｅｎｔ）分量。这些生理特征因逡逑人而异，因此每个人的ＰＰＧ波形不尽相同。但是对上述ＰＰＧ波形使用合适的滤逡逑波器和放大器就可以提取出相应的ＡＣ分量和ＤＣ分量，为后续的脉搏波分析提逡逑供基础。逡逑因为ＰＰＧ信号的ＡＣ分量与心脏搏动是同步的，因此可以用来提取心率信逡逑息。但是通过摄像头得到的ＰＰＧ信号通常还包含其他的ＤＣ分量。一方面
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