基于人脸视频处理的心率检测方法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状和进展 | 第16-20页 |
| 1.2.1 接触式心率检测方法 | 第16-18页 |
| 1.2.2 非接触式心率检测方法 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的研究工作与章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 基于人脸视频处理的心率检测基本理论 | 第23-36页 |
| 2.1 视频中干扰脉搏波的因素 | 第23-25页 |
| 2.1.1 人脸晃动 | 第23-24页 |
| 2.1.2 光照变化 | 第24页 |
| 2.1.3 电磁干扰 | 第24-25页 |
| 2.1.4 皮肤区域选择 | 第25页 |
| 2.2 常用的脉搏波提取方法 | 第25-28页 |
| 2.2.1 数字带通滤波器 | 第26页 |
| 2.2.2 盲源分离 | 第26-27页 |
| 2.2.3 小波滤波 | 第27-28页 |
| 2.3 欧拉视频颜色变化放大 | 第28-32页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第29-30页 |
| 2.3.2 算法框架 | 第30-31页 |
| 2.3.3 效果及应用 | 第31-32页 |
| 2.4 性能评价 | 第32-35页 |
| 2.4.1 定量指标 | 第32-34页 |
| 2.4.2 定性分析 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 抗人脸晃动干扰的视频心率检测方法 | 第36-50页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 心率检测方法 | 第36-43页 |
| 3.2.1 人脸检测与跟踪 | 第37-40页 |
| 3.2.2 视频颜色变化放大 | 第40-42页 |
| 3.2.3 迭代的心率估计 | 第42-43页 |
| 3.3 实验与结果 | 第43-49页 |
| 3.3.1 实验设备及数据 | 第43页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 新生儿视频心率检测方法 | 第50-59页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 新生儿视频心率检测方法 | 第50-56页 |
| 4.2.1 新生儿脸部检测与跟踪 | 第51-52页 |
| 4.2.2 脸部多区域分割与加权融合 | 第52-54页 |
| 4.2.3 小波分解 | 第54-55页 |
| 4.2.4 心率估计 | 第55-56页 |
| 4.3 实验与结果 | 第56-58页 |
| 4.3.1 实验设备及数据 | 第56页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于人脸视频的心跳规律分析 | 第59-66页 |
| 5.1 心电图简介 | 第59-60页 |
| 5.2 视频法脉搏波与心电图的同步匹配实验 | 第60-61页 |
| 5.2.1 实验器材 | 第60页 |
| 5.2.2 操作流程 | 第60-61页 |
| 5.3 基于人脸视频的心跳规律分析 | 第61-65页 |
| 5.3.1 正常心跳 | 第61-62页 |
| 5.3.2 快速心跳 | 第62-63页 |
| 5.3.3 剧烈心跳 | 第63-64页 |
| 5.3.4 误差分析 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 6.2 后续展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第73-74页 |
