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在人脸检测基础上,进一步确定眼睛、嘴巴、脸部外形轮廓等位置的问题称为人脸特征点定位,是人脸分析识别的关键技术。通过仪器测量心脏每分钟跳动的次数称为心率检测,是评估心脏功能的重要途径。随着心脏的跳动,血液在人体的循环流动会导致人体肤色发生相应的变化,据此可以进行心率测量。实际中,皮肤区域选择是心率分析测量的关键。总结了人脸特征点定位的主要方法,研究了基于AAM(Active Appearance Models)模型特征点定位的有效皮肤区域选择方法。通过提取信噪比高的人脸区域进行分析,测量得到心率信息。实验结果表明,该方法能有效提高心率检测准确率和鲁棒性。 相似文献
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视频心率检测是一种通过检测因血液循环导致的皮肤颜色变化来测量心率的技术,在远程医疗、重症病人监护等领域有广泛的应用前景。现有方法主要通过人脸检测和关键点定位来选择固定人脸区域作为兴趣区域,这种方法容易受到眼睛、睫毛、嘴巴等非皮肤部位的影响,导致心率估计不准。针对此问题,提出了基于非负矩阵分解的自动区域选择方法,通过低秩约束自适应地估计少量非皮肤部位,减少对信号源的干扰,选择信噪比高的兴趣区域,进而提高心率估计的准确率。实验结果证明,该方法在有光照和表情变化下,依然能准确估计心率值。 相似文献
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欧卫华 《安徽工程科技学院学报:自然科学版》2005,20(3):53-56
针对一类单输入单输出非线性系统提出了一种稳定的组合自适应模糊控制方法.该方法充分利用被控对象和控制行为知识,采用自适应补偿控制补偿逼近误差,在不要求最优逼近误差平方可积的条件下证明了闭环系统渐近稳定.仿真结果表明提出的方法具有良好的跟踪性能. 相似文献
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