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人体红外辐射及温度特性与呼吸等生理活动密切相关。针对远程监测需要,提出了一种基于面部红外图像分析的在体呼吸监测方法。为了提高红外热成像中鼻孔区域识别及跟踪精度,研究了基于Harris角点法的提取方法,及基于光流场方法的特征跟踪识别方法;分析对比了不同环境中在体呼吸信号时频特征及统计参数。实验结果表明,本文提出的方法可以准确监测在体呼吸信号,分析呼吸模式变化,为红外热成像方法在临床医学的应用提供了参考。