【摘 要】
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心血管疾病已成为了人类的第一大杀手,心率作为表征心血管状况重要指标,其临床及日常监测对预防心血管疾病引起的猝死具有重要意义。设计了一个基于视频的非接触式运动状态下多人心率实时检测系统,通过人脸检测与人脸跟踪技术实现多人实时准确检测跟踪,并采用感兴趣区域自适应提取与ASF滤波算法,抑制了IPPG信号中的运动伪差,实现了高信噪比脉搏波信号提取。采用医用指夹式血氧仪进行对比实验,二者的均方根误差为4.1
【机 构】
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解放军第九八九医院,河南平顶山467000北京理工大学光电学院,北京100081
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心血管疾病已成为了人类的第一大杀手,心率作为表征心血管状况重要指标,其临床及日常监测对预防心血管疾病引起的猝死具有重要意义。设计了一个基于视频的非接触式运动状态下多人心率实时检测系统,通过人脸检测与人脸跟踪技术实现多人实时准确检测跟踪,并采用感兴趣区域自适应提取与ASF滤波算法,抑制了IPPG信号中的运动伪差,实现了高信噪比脉搏波信号提取。采用医用指夹式血氧仪进行对比实验,二者的均方根误差为4.1280BPM、相关系数为0.812。Bland-Altman分析结果显示,大多数点分布在95%的置信区间
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由于大气中气溶胶和湍流的存在,致使图像质量退化,依据退化的物理过程,建立了基于大气调制传递函 数(modulation transfer function, )的退化模型,从而进行图像复原。首先,利用图像拍摄时刻湍流和 气溶胶的相关大气参数,估算出粗略的大气;其次,采用一种指数调节曲线的方法,指数因子通过迭 代递归的方法确定,并以复原图像平均梯度最大为截止条件,从而得到更加精准的曲线；最后,给出 了实验结果,并对其进行定量评价,结果表明复原后的图像在视觉效果和定量指标上都有很大提高。
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