基于人脸光电信号特征的心率监测算法现状与进展,本文是关于研究现状专科开题报告范文与[标.
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【摘 要】 心率是人体重要的生理参数之一,实时监测心率有着重要意义.随着技术的革新,其测量方式从大型复杂的设备到简单易携带的设备,从接触性到非接触性.本文就近年来,远程非接触性面部心率监测的相关研究工作,对其研究现状,研究方法及其优缺点进行讨论和总结.
【关键词】 心率监测 远程非接触性 面部提取信号
心率即心动周期,心率可以反映人身体健康状况,在疾病诊断和预防方面都发挥着重大作用.测量心率的方法发展有以下几个阶段：传统间接性的测量; 心电原理的接触性仪器; 采用光电原理.其中采用光电原理的方式大致有以下两种：接触式和非接触式.
在人工智能不断发展的时代,利用相机从人脸视频中提取心率,作为一种无创医疗的方法,得到了广泛关注,并不断对其进行研发和改进.
一、按照使用传感器类型分类
传感器,即获取人脸信息的仪器设备.以下就使用不同传感器进行分析：
1.1 采用红外热成像仪
红外热成像,其基本原理是利用红外探测器和光学成像物镜将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像,不同的温度用不同的颜色区分而呈现出一幅热图像,从面部、颈部等身体部位,得到人体表面温度,根据脉搏波信号热模型,便可以从血管的红外图像中恢复出脉搏波.某些研究中使用高精度红外成像系统,实验通过获取颈部、碗部、额头的温度来估测心率,数据结果具有较高相关度.但人体只能静止于成像仪前,若有刚性运动,运动伪影带来的误差较大.此方法的非接触性,突破了很多限制；采用红外,不需要光源即可工作；但这种方法也有很多局限性,如其测量精度受环境温度变化影响较大；此外,其设备昂贵,成本很高,适用于日常生活使用.
1.2 生物雷达
生物雷达可远程感测人体目标,基本原理是当电磁波探测到人体目标时,人的心肺活动将发出回波信号,产生多普勒效应,经过信号处理提取出与心肺相关的生命特征信息.其中使用毫米波雷达监测心率,正由京都大学和松下公司共同开发出非穿戴式产品.
目前研究利用生物雷达测量心率主要有以下几种形式：微米波、毫米波、激光多普勒、无线脉冲超宽带.生物雷达监测心率,在灾难救援、安全防御以及医疗诊断等领域存在着巨大的应用潜力；可一次性监测多人,应用于公共场所检疫；距离远,能实现较长距离内探测生命体征参数,可应用于ICU 重症病人等的临床监护方面.
但回波信号的信噪比和抗干扰能力差,要做到实时处理雷达信号,并进行长期监测心肺活动存在较大的误差；此方法不适合人体有较大位移；系统设备庞大复杂,不易携带,设备昂贵.
1.3 RGB 相机RGB 相机即普通相机,如数码相机,手机摄像头,电脑摄像头等.实验采用电脑上的摄像头作为传感器来提取心率,或采用相机在自然光下来提取心率,实验中设置人机距离为1 ～ 2m.
某些使用采用相机,同时对多个皮肤区域平行采样.采用彩色相机或摄像头作为传感器,具备便宜、方便快捷、容易获得等优点,大部分研究都采用这种设备；但其必须在自然光下能正常工作,当暗光线下或动态光线下,其测量准确度会受到严重影响.
二、按照所选取的脸部感兴趣的区域（ROI）分类选择不同的ROI,获得的信号强弱不同,噪声水平就会有所不同.
2.1 选取全脸
选取全脸为ROI,这是研究中一种较为常见的方式,大多研究都采用全脸作为ROI,如某些实验中其使用改进后的Kanade-Lucas-Tomasi 算法,对人脸进行追踪,将全脸作为ROI.
2.2 选取全脸的部分
即选取人脸全部的百分之几.如选取全脸的60% 指长为选择全脸的80%,宽为60%,某些实验中对两种选取方式的结果进行了对比,实验数据显示选择全脸60% 作为ROI准确度比选取额头高.有些实验均采用了选取人脸的60%.某实验采用全脸避开眼睛区域的整个下部,有效避免了眼睛眨动带来的噪声.
2.3 选取额头
选取额头为ROI, 某实验采用这样的选取方式,并与选取额头小部分皮肤、选取全脸和选取全脸50% 为ROI 作对比实验,结果为选取额头为ROI 得到的频谱频率成分较少,说明选取额头时信号噪声较少.某实验中采用FaceReader 对面部进行跟踪和定位,使用自适应性ROI,选取额头和面颊作为ROI,人体可以自由移动.
2.4 皮肤检测
采用脸部定位和皮肤检测算法选取ROI,其可以去掉如头发和背景带来的像素,同时也去掉了噪声.研究实验运用49 个点对人脸定位,并进行皮肤检测,其设置某个阈值,若高于阈值检测为皮肤则采用相应的函数显示为皮肤,若低于阈值则被认定为黑色,其去除了眼睛、鼻子、嘴和头发,不仅去除了这些部位带来的信号扰动和噪声,而且最大的增大了面部信号的获取.
三、按照映射的颜色空间分类因血液对不同颜色的光反射率不同,所以采用不同颜色空间,对所得结果也会所影响.
3.1 RGB 空间
图像处理中最常用的颜色模型,在日常活中很多电子设备如计算机、摄像机、电视机等都采用的是 RGB 模型.其处理过程是在获取人脸视频后,对其进行RGB 三通道分离,对每个通道的信号进行分析.
两个因素会影响选择的颜色空间：
1）血液对不同波长的光的不同吸收率；
2）不同波长的光的皮肤穿透能力不同.
所以选择不同的颜色通道对信号进行分析,对结果的准确度有所影响.研究大部分采用RGB 模式.某实验采用RGB 颜色空间,研究发现绿色通道表现出最强的体积描记信号.
3.2 HSV 空间
HSV 空间即色度、饱和度和亮度三个指标参数来衡量,是根据人的视觉系统感知事物的特性提出的一种颜色空间模型.如某实验中采用HSV 颜色空间,通过从RGB 到HSV 的转换来直接提取每个像素的强度,修改HSV 的V 值均匀强度,并且可以减少由不规则强度产生的伪像.
四、按照使用的主要算法分类
在采集面部信号之后,只提取与心率有关的信号所使用的算法,本文就某些准确率较高的方法进行分析,主要有以下几种：
4.1 基于色度分析
基于色度的分析方法,在标准化肤色假设下将脉冲视为三个颜色通道的线性组合.实验结果表明,这种方法在信噪比和运动鲁棒性方面更具优越性.
4.2 PBV
继色度方法之后,研究人员又提出PBV 的方法,从生理学和光学导出皮肤区域的平均像素值中可用的血量脉冲的独有特征,这种方法抑制了与血容量脉冲的特征不一致的所有变化,实验结果表明,PBV 的方法优于盲源分离和色度分析的方法.
4.3 欧拉视频放大
欧拉视频放大算法通过带通滤波瞬时金字塔图像差异来放大细微的颜色变化.有些实验中使用了视频放大,采用视频的时空滤波方法提取面部由血液循环引起的变化,在提取这些变化之后估测心率.视频放大算法不同于以上所列的算法,以上的算法是基于去除信号的噪声和冗余,而此种算法是基于信号放大,放大所需的有效信号之外同样也放大了无效的信号.
4.4 快速傅里叶变换
信号分析可以从时域和频域两个角度来进行,从频域中,可以观察到信号变化的剧烈程度,更具体的分析信号.快速傅立叶变换是用于快速运算离散傅立叶变换及其逆变换的一种数值计算算法,研究中通常使用FFT 对心率功率谱进行分析.
大多研究均使用这种方法.某实验采用了三种方法：FFT,过零点检测和峰值检测,结果表明峰值检测算法准确度要优于FFT 和过零检测.
4.5 小波变换
小波理论因其具有较好的时频特性,可以对信号进行去相关,可以更好的去噪声.如实验中采用连续小波变换.有些实验中使用基于小波的方法来检测心跳的方法,并通过应用时间延迟估计来提高检测的时间准确度.某实验中选择五种频率提取方法,包括离散时间傅里叶变换,离散短时傅里叶变换,离散小波变换,峰值检测和IBI 平均值,以比较五种方法在提取心率时的准确度,实验结果验证了大多数方法在人体静态情况下准确度较高,而当人体运动时,准确度都不能达标,其中IBI 平均值方法在人体运动时准确度比其他方法较高.
五、结论
就目前的研究进展分析,这项技术已经能很好的做到非接触性获取心率,并向平民化发展,但是仍有以下几点局限性：
1）被实验人静止时测量心率准确率可以达到要求,但当头部有刚性运动,或人体自由行走时,从视频中不能提取完整信息,导致特征丢失,不能准确得到结果；
2）多数研究捕获人脸和算法分析时间较长,并不能做到实时运行测量心率；
3）对环境光线有一定的要求,并不能做到变暗或强烈变化时准确测量；
4) 被测人体与传感器之间的距离有限, 大致约为0.5 ～ 2m.
普通日常健康监测,可以牺牲其高精确度和距离的要求,但对于运动爱好者或医用,其实时性和精确性是必须保证的,对于国防军用或公共场所检疫,突破环境和距离限制是对这项技术的要求.
参 考 文 献
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概括总结：上文是一篇适合不知如何写心率和人脸和光电方面的研究现状专业大学硕士和本科毕业论文以及关于研究现状论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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