论文部分内容阅读
基于BCG(心冲击)原理,应用ICEEMD(改进的完备整体经验模态分解),实现人脸视频的心率检测。首先,在人脸区域选取任意大小的感兴趣区域(ROI),将其中心点作为特征点进行跟踪,取该点在垂直方向的运动轨迹作为原始信号。然后,采用ICEEMD将原始信号分解为一系列的模态,选择主要频率在0. 7~3 Hz(正常心率范围)的模态重构作为脉搏信号。最后使用峰值计数或者功率谱的方法计算心率。通过与指夹式脉搏计对比,在测试者中获得的视频心率具有较高准确率。