基于人脸视频图像的心率检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 心率检测方法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 接触式心率检测方法 | 第11页 |
| 1.2.2 非接触式心率检测方法 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的组织与安排 | 第12-14页 |
| 第2章 脉搏波信号的提取与去噪 | 第14-29页 |
| 2.1 光电容积脉搏描记法简介 | 第14-18页 |
| 2.1.1 光电容积脉搏波描记法原理 | 第14-17页 |
| 2.1.2 光电容积脉搏波噪声特性分析 | 第17-18页 |
| 2.2 脉搏波信号的常用消噪方法 | 第18-19页 |
| 2.3 欧拉视频放大在心率信号提取中的应用 | 第19-25页 |
| 2.3.1 欧拉视频放大简介 | 第19-22页 |
| 2.3.2 欧拉视频放大原理 | 第22-24页 |
| 2.3.3 放大倍数α的选取 | 第24-25页 |
| 2.4 图像金字塔 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于人脸视频图像的心率检测系统 | 第29-42页 |
| 3.1 非接触式光电容积脉搏波描记法及其挑战 | 第29-31页 |
| 3.2 基于人脸视频图像的心率检测系统框架 | 第31-36页 |
| 3.2.1 心率检测流程图 | 第31-33页 |
| 3.2.2 心率测量方法 | 第33-36页 |
| 3.3 实验数据的获取 | 第36-41页 |
| 3.3.1 实验装置 | 第36-37页 |
| 3.3.2 检测方法有效性分析 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 实验数据处理与分析 | 第42-49页 |
| 4.1 实验数据的去趋势化 | 第42-43页 |
| 4.2 常用的一致性评价方法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 配对t检验和组内相关系数 | 第44-45页 |
| 4.2.2 Pearson积矩相关系数 | 第45页 |
| 4.3 Bland-Altman一致性评价方法 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 影响心率检测精度的研究 | 第49-60页 |
| 5.1 HSI颜色空间 | 第49-53页 |
| 5.1.1 HSI颜色空间 | 第49-51页 |
| 5.1.2 HSI颜色空间的实验结果 | 第51-53页 |
| 5.2 YCbCr颜色空间的检测结果 | 第53-56页 |
| 5.2.1 YCbCr颜色空间 | 第53-54页 |
| 5.2.2 YCbCr颜色空间的实验结果 | 第54-56页 |
| 5.3 几种感兴趣区域内的实验结果 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 后续展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
