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公开(公告)号：CN106096544A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610404549.6
申请日：2016-06-02
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06K9/00496 , A61B5/024 , A61B5/72
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶盲辨识的非接触式眨眼与心率联合检测系统及方法，在受试者自然放松的状态下采集包含眼睛的面部视频数据，采集原始视频数据后选定检测面部区域并对所选视频数据进行预处理，得到预处理后的六通道信号，标记为x＝[xR1,xR2,xG1,xG2,xB1,xB2]T；使用Meanshift算法得到连续帧中的目标区域，并以同样的方法获取六通道信号；将经过预处理后的原始信号作为输入信号，使用二阶盲辨识算法进行盲源分离，将分离后的源信号记为y＝[y1,y2,y3,y4,y5,y6]T；对上述步骤S101中得到的分离信号y进行信号辨识与筛选，使用基于谱峭度的分离分量自动识别方法选出所需的眨眼和BVP信号；对得到的眨眼信号进行眨眼频率和时长计算，并对得到的BVP信号进行功率谱谱分析，得到心率估计值，本发明具有准确度高、抗干扰能力强、算法效率高等优点。
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公开(公告)号：CN106096544B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610404549.6
申请日：2016-06-02
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶盲辨识的非接触式眨眼与心率联合检测系统及方法，在受试者自然放松的状态下采集包含眼睛的面部视频数据，采集原始视频数据后选定检测面部区域并对所选视频数据进行预处理，得到预处理后的六通道信号，标记为x＝[xR1,xR2,xG1,xG2,xB1,xB2]T；使用Meanshift算法得到连续帧中的目标区域，并以同样的方法获取六通道信号；将经过预处理后的原始信号作为输入信号，使用二阶盲辨识算法进行盲源分离，将分离后的源信号记为y＝[y1,y2,y3,y4,y5,y6]T；对上述步骤S101中得到的分离信号y进行信号辨识与筛选，使用基于谱峭度的分离分量自动识别方法选出所需的眨眼和BVP信号；对得到的眨眼信号进行眨眼频率和时长计算，并对得到的BVP信号进行功率谱谱分析，得到心率估计值，本发明具有准确度高、抗干扰能力强、算法效率高等优点。
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公开(公告)号：CN105962915A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610404234.1
申请日：2016-06-02
Applicant: 安徽大学
IPC: A61B5/0205
CPC classification number: A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/0816 , A61B5/72 , A61B5/7203 , A61B5/725
Abstract: 本发明涉及一种非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法及系统，该测量方法包括如下步骤，获取人体面部视屏信息，从视频帧图像中选择两处敏感区域；对视频中每一帧的选定双敏感区的像素值，分别使用相干平均法，生成2组RGB观测信号，再对2组RGB观测信号依次进行高通滤波、去趋势、去均值、归一化预处理操作；用于对基于双敏感区域生成的2组RGB观测信号进行6通道盲源分离，分离出呼吸信号和心率信号；用于从盲源分离后的源信号中识别出呼吸信号和心率信号，结合滑动窗算法提取出呼吸和心率。本发明具有对呼吸率和心率同步测量准确性高、抗噪声干扰能力较强、应用潜力大等优点。
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公开(公告)号：CN105962915B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610404234.1
申请日：2016-06-02
Applicant: 安徽大学
IPC: A61B5/0205
Abstract: 本发明涉及一种非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法及系统，该测量方法包括如下步骤，获取人体面部视频信息，从视频帧图像中选择两处敏感区域；对视频中每一帧的选定双敏感区的像素值，分别使用相干平均法，生成2组RGB观测信号，再对2组RGB观测信号依次进行高通滤波、去趋势、去均值、归一化预处理操作；用于对基于双敏感区域生成的2组RGB观测信号进行6通道盲源分离，分离出呼吸信号和心率信号；用于从盲源分离后的源信号中识别出呼吸信号和心率信号，结合滑动窗算法提取出呼吸和心率。本发明具有对呼吸率和心率同步测量准确性高、抗噪声干扰能力较强、应用潜力大等优点。
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