从面部视频录像中获得的rPPG信号的双阶段运动人工物减少算法

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理
• 遥感 遥感 遥感 遥感

背景情况:

• 通过面部视频进行非接触式心率测量是一个不断增长的研究领域.
• 在硬件放置不理想的情况下,非侵入性评估至关重要,例如对于婴儿.
• 运动器件和噪音显著阻碍了准确的远程心率监测.

研究的目的:

• 提出一个强大的两阶段降噪方法,以面部视频为基础的心率估计.
• 为了提高非侵入性心率监测在存在运动器件的准确性.
• 根据黄金标准 (脉冲氧计) 验证拟议的方法.

主要方法:

• 开发了一种两阶段的降噪方法.
• 第一阶段:信号分区,平均值转移和重组.
• 第二阶段:用于信号消噪的波形变换.

主要成果:

• 拟议的方法实现了0.13的平均偏差误差和3.41的根平均平方误差.
• 与脉冲氧计相比,观察到0.97的高相关系数.
• 该算法成功应用于使用标准网络摄像机的33个人.

结论:

• 开发的两阶段方法有效地减少了面部视频录像中的噪音,用于估计心率.
• 这种非侵入性的远程技术提供了准确的心率监测.
• 该方法适用于各种环境,并支持社交距离协议.