典型文献
自适应人脸多区域分析的视频心率检测
文献摘要：
心率是衡量人体心血管健康状况和情绪压力的重要生理参数.然而,基于视频的非接触式心率检测技术在真实场景中,会由于人脸运动和光照变化等导致检测准确性的降低.为了解决上述问题,考虑到心率检测算法中感兴趣区域(region of interest,ROI)的选取与检测准确度高度相关.故提出一种自适应超像素分割多区域综合分析的心率检测新方法.首先利用人脸检测和追踪算法,裁切获得人脸图像;之后采用自适应超像素分割算法将ROI划分成互不重叠的子块;再通过色度特征提取构建各子块原始血液容积脉搏矩阵;最后对脉搏矩阵使用多指标综合分析并挑选出最佳区域进行心率估计.实验结果表明,通过自适应超像素分割和多区域分析优选可以有效提升心率检测准确性.在静止状态下和运动干扰条件下准确性分别达到99.1％和95.6％,光照干扰条件下准确性相对传统方法最高提升8.2％.增强了真实场景下心率检测的鲁棒性.
文献关键词：
视频成像技术;自适应分割;多区域分析;心率检测
中图分类号：
作者姓名：
陈宇;杨学志;方帅;李龙伟;王定良
作者机构：
合肥工业大学 计算机与信息学院,合肥 230009;工业安全与应急技术安徽省重点实验室,合肥 230009;合肥工业大学 软件学院,合肥 230009;中国科学技术大学附属第一医院,合肥 230036
文献出处：
引用格式：
[1]陈宇;杨学志;方帅;李龙伟;王定良-.自适应人脸多区域分析的视频心率检测)[J].计算机系统应用,2022(10):175-183
A类：
多区域分析,视频成像技术
B类：
心率检测,心血管健康,情绪压力,生理参数,非接触式,真实场景,检测准确性,检测算法,感兴趣区域,region,interest,ROI,检测准确度,超像素分割,区域综合,人脸检测,追踪算法,裁切,人脸图像,分割算法,互不,不重,色度,脉搏,多指标,挑选出,静止,干扰条件,自适应分割
AB值：
0.250394
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