王 楠,王 霞,付曉靜,王蒙軍
(河北工業大學 電子信息工程學院,天津300401)
視頻中提取光電容積脈搏波的盲信號估計方法
王 楠,王 霞,付曉靜,王蒙軍
(河北工業大學 電子信息工程學院,天津300401)
從人臉彩色視頻圖像序列中能夠分離出光電容積脈搏波(PPG)信號,進而提取人體的心率值,為了保證提取心率值的實時性和準確性,降低對外界光照環境的依賴性,研究使用對角累積量算法和Robust ICA算法用于彩色視頻提取PPG信號,并轉化成人體心率。通過對角累積量算法、Robust ICA算法與傳統視頻提取心率算法,即聯合近似特征對角化(JADE)算法的彩色視頻提取心率結果的對比分析實驗,得出對角累積量算法提取的心率結果與實際心率的誤差更小,準確率更高,Robust ICA算法提取心率的運行時間達到0.2 s以內,實時性更強。
光電容積脈搏波;心率檢測;對角累積量算法;聯合近似特征對角化;Robust ICA
無創、長時間監測人體生理信號是家庭健康醫療的重要方向之一。傳統的心率測量儀器,往往要使用探針和傳感器,長期的佩戴會引起身體上的不適,也會增加傳播感染的風險[1],利用普通攝像頭采集人臉視頻提取心率是一種無接觸,低成本的方法,它通過檢測人臉的膚色變化提取光電容積脈搏波信號,再通過快速傅里葉變換轉換成人體心率。這種基于視頻的心率提取方法有著重要的研究價值。
通過面部視頻檢測PPG信號最早是由Pavlidis[2]等人假設提出的,并通過面部熱視頻分析后證實。2010年,Poh[3-4]等人利用網絡攝像頭和獨立成分分析(ICA)算法成功提取出血液脈搏波,并轉換成心率值。……