Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation
通過視頻圖像和盲源分離方式非接觸、自動測量心跳
Ming-Zher Poh(1,2,*),Daniel J. McDuff(2) and Rosalind W. Picard(2)
1.哈佛-麻省理工學院衛生科學與技術部，美國馬薩諸塞州劍橋市馬薩諸塞大道77號，郵編02139.
2.麻省理工學院媒體實驗室，美國馬薩諸塞州劍橋市馬薩諸塞大道77號，郵編02139.
摘要：
遠程測量心跳方式能夠提供舒適的心理評估且不帶電極。然而，到目前爲止的嘗試都是非自動的、易受運動僞影影響和價格昂貴的，在本文中，我們介紹一種新的技術來解決此問題。這種新奇的方法可以應用於人臉彩色視頻記錄，通過自動人臉跟蹤並且基於顏色頻段而採用獨立成分分析方法進行盲源分離。運用布蘭德-奧特曼分析法和相關分析法，我們對通過基本的網絡攝像頭採樣的視頻中提取的心跳頻率和美國食品藥物管理局認可的利用手指的血容量脈衝傳感器測量的心跳頻率進行比較，得到的結果爲這種新的方法甚至在有運動僞影的條件下仍具有很高的精確性和相關性。此外，我們還應用這種技術來同時對三個人的心跳頻率進行測量。這是自動、動態和多目標的非接觸測量心跳頻率的一種基於視頻的低成本精確方法。
©2010美國光學學會.
OCIS號:(170.0170)醫用光學與生物技術;(280.0280)遙感與傳感器.
這是我2013年5月翻譯的一篇論文，完整翻譯的，論文中的公式不能直接發佈成博文，於是將譯文放在了我的資源上，有需要的可以自行下載。
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