【摘 要】
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医学领域上心率值是一个基础生理参数指标,心率异常往往预示着某些心血管疾病。对心率进行实时、有效地监控,可以为患者争取宝贵的抢救时间或提供及时治疗。然而传统的接触式心率测量正逐渐被非接触式测量方法所代替。该方法通过摄像头捕获人体皮肤颜色变化来提取原始信号,并计算心率。但这种方法受光照变化的影响,为克服此缺陷,本文研究了基于近红外的心率检测技术,主要工作如下:一方面,针对普通彩色摄像头的心率检测系统无
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医学领域上心率值是一个基础生理参数指标,心率异常往往预示着某些心血管疾病。对心率进行实时、有效地监控,可以为患者争取宝贵的抢救时间或提供及时治疗。然而传统的接触式心率测量正逐渐被非接触式测量方法所代替。该方法通过摄像头捕获人体皮肤颜色变化来提取原始信号,并计算心率。但这种方法受光照变化的影响,为克服此缺陷,本文研究了基于近红外的心率检测技术,主要工作如下:一方面,针对普通彩色摄像头的心率检测系统无法在黑暗环境下进行心率检测问题,本文通过采用近红外摄像头采集人体面部图像,并分析近红外图像的特点。考虑到实际应用需求,本文通过多区域对比的方式最终选取鼻梁区域作为心率信息提取感兴趣区域（Region of interest,ROI）,采用基于多任务卷积网络的人脸检测算法,将人脸区域和周围黑暗的背景分割,并使用人脸特征点算法对感兴趣区域进行定位和追踪。实验表明该算法能在黑暗环境下准确测量用户心率信息。此外,还分析了不同测量距离和去噪算法对该方法影响,实验结果表明本文所提出的方法具较好的健壮性和可靠性。另一方面,针对单通道近红外图像低信噪比的特点,本文提出基于鼻梁和左右脸颊、左右额头、下巴等多区域联合心率信息提取方法,使用集合经验模态分解算法对原始信号进行了分解和重构,去除原始信号中的高频噪声和低频趋势,采用独立成分分析算法对信号进行进一步去噪处理,提高待测心率信号的信噪比,并将峰值信噪比和皮尔森相关系数相结合作为挑选心率信号的指标。实验结果表明本文所提出的基于多ROI融合的近红外心率检测系统在黑暗环境具有97.5%的准确率,正常光照环境下具有97%的准确率。
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