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为了降低照明变化、相机内部等噪声干扰对远程光电容积描记法检测心率的误差,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立成分分析(FastICA)相结合的去噪方法,实现非接触式心率准确检测.首先对视频图像中人脸68个关键点进行检测,获得感兴趣区域(ROI)并得到源信号;然后通过CEEMDAN对源信号进行分解并选取合适频段内的固有模式函数(IMF)进行重构,对重构信号进行FastICA盲源分离后将RGB各通道信号进行快速傅里叶变换,最终利用频谱峰值对应频率计算得到心率.对10名不同性别和年龄的人员进行了实验测量,并将测量结果与脉搏血氧检测参考仪器进行了对比分析,测量均方根误差和平均绝对误差分别为0.72bpm和0.60bpm.实验结果表明,所提方法能够有效去除心率检测源信号中的噪声,提高心率检测的准确性. 相似文献
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