【摘 要】
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随着心脏的收缩舒张,人脸部毛细血管中氧合血红蛋白的含量会发生变化。由于氧合血红蛋白对光线有一定的吸收作用,皮肤颜色也会随之发生轻微变化,这种变化裸眼无法识别。利用
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,河海大学物联网工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.JUSRP211A35);国家自然科学基金(No.61202284)
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随着心脏的收缩舒张,人脸部毛细血管中氧合血红蛋白的含量会发生变化。由于氧合血红蛋白对光线有一定的吸收作用,皮肤颜色也会随之发生轻微变化,这种变化裸眼无法识别。利用一种有效的视频增强方法,提出了一种基于视频的心率测量算法。该算法对输入视频进行人脸定位与特征点跟踪,将特征点区域转换为时域信号,对信号进行放大滤波处理,得到心率值。为了提高算法的测量精度和鲁棒性,提出了利用绿色通道、多特征点同时处理。同传统的接触式心率测量设备相比,该算法无需接触人体,有着对人体束缚度小、方便使用的优点。同时,该心率测量算法可实时运行,平均误差仅为3.46次/min,达到实际应用需求。
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