基于rPPG的生理指標(biāo)測量方法綜述
發(fā)布時間:2022-02-20 00:30
遠程光電容積脈搏波描記法(remote photoplethysmography,rPPG)是指通過攝像頭等傳感器來捕捉由心動周期造成的皮膚顏色周期性變化的技術(shù)。利用rPPG技術(shù)可以提取血液體積脈沖信號,進而測量心率、呼吸率和心跳變異性等心動周期相關(guān)的生理指標(biāo)。近年基于rPPG的生理指標(biāo)測量方法取得了飛速發(fā)展,準(zhǔn)確性和魯棒性已得到了大幅提高。該類技術(shù)的算法流程主要包括圖像/視頻的獲取和感興趣區(qū)域提取、血液體積脈沖信號提取和生理指標(biāo)測量等步驟;谶@一算法流程,本文從算法所依據(jù)的假設(shè)或先驗知識出發(fā),對相關(guān)文獻進行了總結(jié)和討論。此外,還從評測任務(wù)、評測數(shù)據(jù)、評測指標(biāo)及評測協(xié)議等4個方面系統(tǒng)整理針對基于rPPG的生理指標(biāo)測量方法的評價體系。最后,本文討論了該領(lǐng)域當(dāng)前所面臨的挑戰(zhàn)并展望了可能的技術(shù)路線。
【文章來源】:中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(11)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:16 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 算法原理
2 現(xiàn)有方法
2.1 圖像/視頻的獲取以及感興趣區(qū)域的提取
2.2 BVP信號的提取
2.2.1 基于皮膚光照模型的方法
2.2.2 基于BVP信號特性假設(shè)的方法
2.2.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法
2.3 生理指標(biāo)測量
3 算法評測
3.1 評測任務(wù)
3.2 評測數(shù)據(jù)
3.3 評測指標(biāo)
3.4 評測協(xié)議
4 挑戰(zhàn)及展望
4.1 輸入視頻質(zhì)量較低
4.2 被試者頭部運動復(fù)雜
4.3 環(huán)境光照條件多變
4.4 現(xiàn)有數(shù)據(jù)規(guī)模和多樣性不足
5 結(jié)語
附表(Appendix)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于低秩稀疏矩陣分解的非接觸心率估計[J]. 黃繼風(fēng),白國臣,熊乃學(xué),魏建國. 圖學(xué)學(xué)報. 2020(01)
[2]采用自適應(yīng)信號恢復(fù)算法的非接觸式心率檢測[J]. 周雙,楊學(xué)志,金兢,方帥,劉雪南. 中國圖象圖形學(xué)報. 2019(10)
本文編號:3633927
【文章來源】:中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(11)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:16 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 算法原理
2 現(xiàn)有方法
2.1 圖像/視頻的獲取以及感興趣區(qū)域的提取
2.2 BVP信號的提取
2.2.1 基于皮膚光照模型的方法
2.2.2 基于BVP信號特性假設(shè)的方法
2.2.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法
2.3 生理指標(biāo)測量
3 算法評測
3.1 評測任務(wù)
3.2 評測數(shù)據(jù)
3.3 評測指標(biāo)
3.4 評測協(xié)議
4 挑戰(zhàn)及展望
4.1 輸入視頻質(zhì)量較低
4.2 被試者頭部運動復(fù)雜
4.3 環(huán)境光照條件多變
4.4 現(xiàn)有數(shù)據(jù)規(guī)模和多樣性不足
5 結(jié)語
附表(Appendix)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于低秩稀疏矩陣分解的非接觸心率估計[J]. 黃繼風(fēng),白國臣,熊乃學(xué),魏建國. 圖學(xué)學(xué)報. 2020(01)
[2]采用自適應(yīng)信號恢復(fù)算法的非接觸式心率檢測[J]. 周雙,楊學(xué)志,金兢,方帥,劉雪南. 中國圖象圖形學(xué)報. 2019(10)
本文編號:3633927
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