【摘要】：心率是一種重要的生命體征信息,是描述身體狀況和情感狀態(tài)的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的接觸式心率測(cè)量方法在生理或心理上給測(cè)量者帶來了許多不便。近幾年提出的基于視頻的非接觸式心率測(cè)量方法引起了廣泛關(guān)注,然而在復(fù)雜環(huán)境條件下,視頻中由光線變化和面部動(dòng)作等引起的噪聲會(huì)限制心率測(cè)量的準(zhǔn)確度。本文主要研究了復(fù)雜環(huán)境條件下基于人臉視頻的非接觸式心率測(cè)量方法,具體工作如下:1)針對(duì)脈搏源信號(hào)獲取時(shí)感興趣區(qū)域(ROI)定位不夠精準(zhǔn)的問題,本文提出了改進(jìn)的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法,將SSD人臉檢測(cè)器與面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器相級(jí)聯(lián),提高了關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確度。采用基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的算法對(duì)ROI進(jìn)行定位,選取了可靠的ROI,減小了脈搏源信號(hào)中的噪聲。2)研究了四種源信號(hào)預(yù)處理的方法,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比了四種方法的有效性,并將基于色度組合的方法與二階導(dǎo)數(shù)差分近似的方法相融合,提高了心率信號(hào)的表達(dá)能力,從而提高了心率測(cè)量的準(zhǔn)確性。3)針對(duì)傳統(tǒng)心率提取方法抗噪聲能力差的問題,本文提出了基于深度學(xué)習(xí)的心率提取算法。設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的心率信息特征提取器,將結(jié)合了心率信號(hào)周期特性及頻譜特征的時(shí)頻表示(TFR)作為輸入,使用多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于深度學(xué)習(xí)的心率測(cè)量方法相比于非深度學(xué)習(xí)的心率測(cè)量方法,準(zhǔn)確率和魯棒性均有所提升。4)將本文的心率提取算法應(yīng)用到了活體識(shí)別領(lǐng)域,使用心率提取模型提取出的心率特征作為區(qū)分活體和非活體的標(biāo)志。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),這種方法可以有效地區(qū)分活體和非活體,具有清晰的語(yǔ)義定義。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R318;TP391.41
【圖文】：

＾／ｙｖ逡逑圖２－１心電圖ＥＣＧ信號(hào)與光電容積脈搏波ＰＰＧ信號(hào)的波形示意圖逡逑如圖２－１所示，心電圖ＥＣＧ信號(hào)與ＰＰＧ信號(hào)基本是同步的。ＰＰＧ波形中的逡逑由心跳引起的部分通常被稱為交流分量，也即ＡＣ邋（Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ邋Ｃｕｒｒｅｎｔ）分量，逡逑該分量一般有一個(gè)基本頻率，該頻率值由心率具體決定，通常為１Ｈｚ左右。在交逡逑流分量的基礎(chǔ)上，由于皮膚組織的呼吸作用、血管舒張和收縮以及體溫調(diào)節(jié)等活逡逑動(dòng)，會(huì)疊加上一個(gè)直流分量，也即ＤＣ邋（Ｄｉｒｅｃｔ邋Ｃｕｒｒｅｎｔ）分量。這些生理特征因逡逑人而異，因此每個(gè)人的ＰＰＧ波形不盡相同。但是對(duì)上述ＰＰＧ波形使用合適的濾逡逑波器和放大器就可以提取出相應(yīng)的ＡＣ分量和ＤＣ分量，為后續(xù)的脈搏波分析提逡逑供基礎(chǔ)。逡逑因?yàn)椋校校切盘?hào)的ＡＣ分量與心臟搏動(dòng)是同步的，因此可以用來提取心率信逡逑息。但是通過攝像頭得到的ＰＰＧ信號(hào)通常還包含其他的ＤＣ分量。一方面

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本文編號(hào)：2788288