【摘 要】
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在人们快节奏的生活模式下,心血管类疾病发生的概率大大增加,已成为威胁人们身体健康的主要因素之一。心率,作为一种身体机能反馈指标,在心血管疾病的预防和诊断中都发挥着极为重要的作用。对于心率的测量,人们在很长一段时间内依赖于传统的接触式方法。但是,在连续监测过程中,接触式会带来活动受限和皮肤压迫等弊端,因此在动态心率监测和特殊人员护理等方面实用性不足。近年来,成像式光体积描记术（Imaging Pho
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在人们快节奏的生活模式下,心血管类疾病发生的概率大大增加,已成为威胁人们身体健康的主要因素之一。心率,作为一种身体机能反馈指标,在心血管疾病的预防和诊断中都发挥着极为重要的作用。对于心率的测量,人们在很长一段时间内依赖于传统的接触式方法。但是,在连续监测过程中,接触式会带来活动受限和皮肤压迫等弊端,因此在动态心率监测和特殊人员护理等方面实用性不足。近年来,成像式光体积描记术（Imaging Photoplethysmography,IPPG）的发展提供了一种非接触式的心率测量手段,以其测量方便、应用广泛等特点而受到广泛关注。本文针对IPPG测量过程中存在的干扰因素,提出了基于LAB颜色空间的心率测量方法,主要工作如下:基于VJ人脸检测算子实时对视频序列中的人脸进行准确定位,在此基础上采用椭圆皮肤模型进一步获取皮肤区域。随后,将RGB颜色空间换到LAB颜色空间,对亮度信号进行分离,并采用平滑先验方法去除A通道和B通道原信号中的静态伪影,最终将A和B通道的色差信号作为伪脉搏波信号。接下来,利用集合经验模态分解算法对伪脉搏波进行分解,得到一组本征模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMF）。筛选出能量比和峰值比最高的IMF,并根据最高峰对应的频率估计心率。最后,对30名志愿者所拍摄的90个视频进行了实验分析。结果表明,基于本文测量方法得到的心率平均绝对偏差仅有2.54bpm（beats/min）,在95%置信区间上其测量偏差在-7.14bpm到3.40bpm之间。
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随着图数据的日益普及,图挖掘已成为图分析的一项基本任务,其中频繁子图及模式挖掘作为重要一环已经被广泛应用在各个领域,如社交网络分许、蛋白质检测、金融诈骗检测等,它们的目标是在数据图中找到出现次数频繁的子图或者模式。在社交领域中,频繁模式挖掘具有广泛的应用前景,例如在合作图中寻找频繁的合作模式,以此来知道团队的科学构成。但是在关系密集的社交图中,寻找频繁模式是一件极其耗费时间的任务,这使得现有方法难
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随着现代社会的高速发展和城市化的加快,居民持有汽车的数量在急速的增长,在给人们带来便利的同时,由于道路车辆过多、道路和安全意识匮乏等诸多原因,车辆行驶安全问题日益突出,交通安全形势严峻,正逐渐成为人们关注的焦点。所以,人们寄希望于将现代高科技技术应用在车辆上,从而降低事故的发生率,智能交通系统由此诞生。汽车生产商将此系统与车联网技术的使用,具有解决交通安全问题的可能,并且拥有广大的市场和美好的发展