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基于视频实时持续心率检测及可视化

【摘要】:心率是应用在包括临床诊断在内的众多检测中的一种重要生理参数,而心率的非接触检测可以为受试者提供无电极接触的舒适生理评估方式。然而到目前为止心率检测的方式大多还是非自动化、接触式的,这样容易受到测试者情绪波动的影响以及这些设备的价格也相对昂贵。针对以上情况,本文提出一种基于上下文的线性判别函数来进行基于视频的非接触式心率计算,实现心率实时持续检测。将视频中每一帧图像进行人脸识别,获得RGB通道数据,将其进行平滑滤波处理后获得输入信号,并对该输入信号进行快速傅里叶变化使信号变换到频率域,增加线性判别函数计算心率值。经过实验设计及验证,系统最终能够实现人脸的实时识别及信号提取。其次使用心电仪测量结果与程序检测结果进行比较分析之后,发现拍摄条件稳定且实验对象不剧烈运动的情形下,5分钟内的心率测量结果稳定且平均准确率高达90%以上。本文在采用前人研究心率数学表达式的基础上,加上对长时间测量的视频数据进行分析,优化心率计算方法,得到较好的基于视频实时心率持续监测方法。本文还对流场可视化领域进行了探索,本着服务心率曲线展示的原则,主要涉及的是二维流场可视化技术,并在此基础上设计与实现了基于视频的实时持续心率检测可视化系统。关键字:非接触、持续、心率测量、线性判别函数

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