换一批摘要基于摄像头(可见光)的心率测量方法,能够以非接触的方式检测受试者心率,无论在临床应用还是在家庭健康监护中都有着极大的应用前景.但是,CMOS摄像头的行扫描方式采集图像以及计算机系统的图像采集时钟抖动都会影响此类心率测量的精度,从而引入相位误差和系统随机误差.本文针对这两大主要误差进行研究分析,提出了消除相位误差的基于傅里叶变换的幅频叠加算法、消除图像采集系统时钟抖动误差的基于时间标定的三次样条插值重构方法.幅频叠加算法只在幅频域对信号进行处理,能够忽略信号的相位影响,从而消除相位误差.时间标定的三次样条重构算法能够重构图像的均匀采集,从而消除系统时钟抖动引起的随机误差.同时,通过理论推导论证了两种算法的可行性,进而利用LED模拟实验和实际心率测量实验验证该算法在提高信号检测精密度中的特性.在模拟实验中,对每帧图像的200行作幅频叠加运算,能够使信号幅值相对提升4.58%;基于时间标定的三次样条重构算法能使检测的信号频率的均方根误差缩小30%以上;在实际心率检测中,幅频叠加算法可使心率幅值相对提升达33.5%,基于时间标定的三次样条重构算法可使心率准确度提升40%左右.因此,模拟实验和实际心率测量实验均验证了提出的算法在提高系统检测精度上的有效性,提高了基于机器视觉心率测量的抗干扰能力.这两种算法不仅能够提高基于机器视觉的心率检测精度,而且能够适用于基于机器视觉对一定频率信号的检测,在机器视觉检测中具有广泛的意义.
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关键词
光学心率检测机器视觉光学摄像头相位误差采样时钟误差机器视觉检测Optic-based heart rate measurementMachine vision opticsCamera phase errorSystem latency errorMachine vision inspection
分类号
R56（呼吸系及胸部疾病）
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2017)02-0651-08
发布时间
2017-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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