[发明专利]利用面部视频实现心率检测的方法在审
申请号: | 201811479760.X | 申请日: | 2018-12-05 |
公开(公告)号: | CN109602412A | 公开(公告)日: | 2019-04-12 |
发明(设计)人: | 耿树巧;金一;陈恩红;竺长安 | 申请(专利权)人: | 中国科学技术大学 |
主分类号: | A61B5/024 | 分类号: | A61B5/024 |
代理公司: | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人: | 郑立明;郑哲 |
地址: | 230026 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 特征点 感兴趣区域 视频 成分功率 垂直分量 心率检测 时域 表情变化 跟踪算法 轨迹转换 降维处理 面部区域 头部正面 自发运动 最大功率 成频域 后提取 滤波 心率 绘制 测试 说话 跟踪 应用 | ||
1.一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,包括:
获取一段头部正面视频,并提取出面部区域中若干感兴趣区域内的多个特征点;
根据特征值的大小,从每一感兴趣区域中找出一定数量的特征点,并使用跟踪算法跟踪各个特征点,绘制出每个特征点的轨迹后提取对应的垂直分量;
对每个特征点轨迹的垂直分量依次进行滤波与降维处理,得到相应的主成分的时域轨迹;
将主成分的时域轨迹转换成频域轨迹,得到对应的主成分功率谱,再根据主成分功率谱的最大功率频率f,计算得到心率Q。
2.根据权利要求1所述的一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,所述提取出面部区域中若干感兴趣区域内的多个特征点的步骤包括:
使用OpenCV软件中的快速Harr特征人脸检测器从一段头部正面视频中找到一个包含脸部的矩形区域;
从包含脸部的矩形区域,选择若干感兴趣区域;
去掉这一段头部正面视频段头部正面视频中前K帧,从第K+1帧开始使用Shi-Tomasi算法提取各感兴趣区域内特征点。
3.根据权利要求1或2所述的一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,所述若干感兴趣区域至少包括:额头上沿的横向矩形框区域与鼻尖处的正方框区域。
4.根据权利要求1所述的一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,所述使用跟踪算法跟踪各个特征点,绘制出每个特征点的轨迹后提取对应的垂直分量包括:
使用Lucas-Kanade算法找到第n个特征点在第t帧上的位置,当找到第n个特征点在所有帧上的位置后,获得第n个特征点位移的时间序列Sn;
所有每个特征点都采用相同的操作方式,从而绘制出每个特征点的轨迹;
提取出每个特征点对应的轨迹上的垂直分量。
5.根据权利要求1或4所述的一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,在每一感兴趣区域中根据特征点的特征值按照从大到小的方式排序,找出排序靠前的P个特征点。
6.根据权利要求1所述的一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,对每个特征点轨迹的垂直分量进行滤波处理的步骤包括:
对每个特征点轨迹的垂直分量进行限幅滤波:假设第n个特征点在第t-1帧到第t帧中的垂直分量为Sn(t),平均值为Mn(t),允许的最大偏差值为D,在每次检测新采样值时进行判断,若|Sn(t)-Mn(t)|>D,则放弃本次采样值,用上次采样值代替本次采样值;
对限幅滤波后的每个特征点轨迹的垂直分量进行滑动平均滤波:把限幅滤波处理后的连续取N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,每次获得的采样值放入队尾,根据先进先出原则扔掉原来队首的采样值,把队列中的N个采样值进行算术平均运算,获得新的滤波结果;
对滑动平均滤波后的每个特征点轨迹的垂直分量信号进行巴特沃斯带通滤波。
7.根据权利要求1所述的一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,所述降维处理通过主成分分析方法来实现,从而得到描述头部运动主成分的时域轨迹。
8.根据权利要求1所述的一种利用面部视频实现心率检测的方法,其特征在于,心率Q的公式为:
Q=f×60。
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