研究目的
利用希尔伯特-黄变换和独立成分分析来增强基于视频的人脸远程心率测量对环境光变化的鲁棒性。
研究成果
所提出的方法显著提高了基于视频的心率测量对环境光变化的鲁棒性，优于以往方法，使其适用于实验室之外的条件。未来的工作可能包括代码优化和硬件实现以实现实时使用。
研究不足
HHT方法在恒定光照条件下可能导致结果失真，且该经验性方法缺乏理论验证。算法运行时间约为10-15秒，实时应用需进行优化。
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[IEEE 2018年柏林第八届国际消费电子会议（2018.9.2-2018.9.5）] 2018年IEEE第八届国际消费电子会议-柏林（ICCE-Berlin）——利用希尔伯特-黄变换提高基于人脸视频的远程心率测量的鲁棒性
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[IEEE 2018年柏林第八届国际消费电子会议（2018.9.2-2018.9.5）] 2018年IEEE第八届国际消费电子会议-柏林（ICCE-Berlin）——利用希尔伯特-黄变换提高基于人脸视频的远程心率测量的鲁棒性
DOI：10.1109/ICCE-Berlin.2018.8576257
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
传统测量心率（HR）的方法（如使用心电图）会给患者带来若干弊端，例如皮肤刺激或不适。因此，近年来基于远程的测量技术越来越受欢迎。已提出的大多数方法利用人脸录像，通过识别人面部光谱中肉眼不可见的微小变化来测量心脏活动。作为副产品，该方法也能测定呼吸频率。但据报道，基于人脸视频测量心率仍具挑战性，其中最大问题之一是过程中环境光的变化。为解决该问题并增强测量技术的鲁棒性，本文提出新方案：通过希尔伯特-黄变换的经验模态分解与独立成分分析（ICA）相结合，可显著降低环境光照条件变化的影响。这两种技术的组合应用能大幅提升对光线变化的适应能力，从而提高测量精度，适用于实际应用环境。
作者：
Thomas Pursche，Roland Clau?，Bernd Tibken，Reinhard M?ller
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