典型文献
基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测
文献摘要：
现有的非接触式心率检测方法存在噪声干扰、准确率低等问题.针对这些问题,提出一种基于FastICA与改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)相结合的算法,采用人脸视频进行心率检测.用摄像头采集人脸视频,并从视频中提取R、G、B通道源信号,即皮肤颜色变化信号,分别求出RGB这3个颜色通道的像素平均值;然后利用FastICA对RGB这3组像素平均值进行解混,得到3组独立源信号,再用ICEEMDAN将其中一组独立源信号进行模态分解,并选取合适频段内的固有模式函数(IMF)估计心率的信号,最后用频谱分析计算得到心率.设计实验对8名人员进行了人脸视频检测,将检测结果与多参数监护仪进行对比分析.实验结果表明,该方法与多参数监护仪测量结果的平均误差与均方根误差均小于1 beat/min,因此基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测对人体心率检测具有良好的稳定性和准确性.
文献关键词：
人脸视频;非接触心率检测;光电容积脉搏波;快速独立成分分析(FastICA);改进的自适应噪声完全集合经验模式分解(ICEEMDAN)
中图分类号：
作者姓名：
赵明康;王镇;齐晨成;王艺潇;张帅
作者机构：
河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津 300130;天津市生物电工与智能健康重点实验室,天津 300130
文献出处：
引用格式：
[1]赵明康;王镇;齐晨成;王艺潇;张帅-.基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测)[J].中国生物医学工程学报,2022(04):508-512
A类：
非接触心率检测,改进的自适应噪声完全集合经验模式分解
B类：
FastICA,ICEEMDAN,人脸视频,非接触式,噪声干扰,自适应噪声完全集合经验模态分解,摄像头,源信号,皮肤颜色,颜色变化,RGB,颜色通道,像素,解混,频段,IMF,频谱分析,设计实验,名人,视频检测,多参数监护仪,平均误差,beat,光电容积脉搏波,快速独立成分分析
AB值：
0.219093
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