基于FastICA算法的非接触心率、呼吸频率检测
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 研究概况 | 第8-11页 |
| 1.3 主要研究内容及工作安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基于人脸图像的心率、呼吸频率检测理论基础 | 第12-25页 |
| 2.1 光电容积脉搏波描记法 | 第12-13页 |
| 2.2 人脸检测 | 第13-17页 |
| 2.2.1 基于几何特征的方法 | 第13-15页 |
| 2.2.2 基于肤色模型的方法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于统计理论的方法 | 第16-17页 |
| 2.3 图像颜色空间原理 | 第17-18页 |
| 2.3.1 RGB颜色空间 | 第17页 |
| 2.3.2 HSV空间 | 第17页 |
| 2.3.3 CMY/CMYK空间 | 第17-18页 |
| 2.3.4 CIE L*a*b*空间 | 第18页 |
| 2.4 盲源信号分离基础 | 第18-22页 |
| 2.4.1 瞬时线性混叠盲分离 | 第19-20页 |
| 2.4.2 盲分离模型的假设条件 | 第20-21页 |
| 2.4.3 白化预处理 | 第21-22页 |
| 2.5 独立分量分析 | 第22-24页 |
| 2.5.1 基于峭度的FastICA算法 | 第22-23页 |
| 2.5.2 基于负熵的FastICA算法 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 非接触心率、呼吸频率检测的方法 | 第25-41页 |
| 3.1 非接触心率、呼吸检测概述 | 第25页 |
| 3.2 视频图像采集 | 第25-26页 |
| 3.3 人脸检测 | 第26-28页 |
| 3.4 RGB通道提取信号 | 第28-30页 |
| 3.4.1 图像伪彩色图 | 第28-29页 |
| 3.4.2 提取原始信号 | 第29-30页 |
| 3.5 信号预处理 | 第30-32页 |
| 3.5.1 中值滤波 | 第30-31页 |
| 3.5.2 归一化处理 | 第31-32页 |
| 3.6 基于FastICA算法的盲信号分离 | 第32-33页 |
| 3.7 相关性分析 | 第33-34页 |
| 3.8 信号处理 | 第34-38页 |
| 3.8.1 低通滤波器 | 第34-35页 |
| 3.8.2 基于汉明窗的有限冲击响应带通滤波器 | 第35-36页 |
| 3.8.3 插值 | 第36-38页 |
| 3.9 心率计算 | 第38页 |
| 3.10 频谱分析 | 第38-39页 |
| 3.11 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 心率检测的实验仿真 | 第41-51页 |
| 4.1 实验设计与仿真 | 第41-47页 |
| 4.1.1 实验设计 | 第41页 |
| 4.1.2 实验仿真 | 第41-47页 |
| 4.2 对比实验 | 第47-48页 |
| 4.3 不同光照强度对实验结果的影响 | 第48页 |
| 4.4 运动对实验结果的影响 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
