【技术实现步骤摘要】
手机处理人脸视频提取心率信号的系统及其方法
本专利技术属于物理
,更进一步涉及图像处理
中的一种手机处理人脸视频提取心率信号的系统及其方法。本专利技术可用放大人脸视频信号中的微小变化,从处理后的人脸视频中提取心率信号。
技术介绍
人们在日常生活中往往使用接触式的心率检测仪测量心率,该仪器使用接触式传感器接收心率电信号。虽然接触式心率检测仪测量准确,但是其引入了硬件成本,价格较高。此外,接触式心率检测仪的接触式传感器给外伤患者和幼儿造成不便。为此,研究人员提出了诸多非接触式心率检测方法及系统。天津点康科技有限公司在其申请的专利文献“非接触式自动心率测量系统及测量方法”(专利申请专利号:201310172275.9,公开号:CN104138254A)中公开了一种非接触式自动心率测量系统。该系统包括视频采集模块、分帧提取感兴趣区域ROI模块、基色分量分离模块、时域信号生成模块、盲源分离模块、信号筛选模块、心率分析模块。该系统中使用视频采集模块采集人脸彩色视频,使用分帧提取感兴趣区域ROI模块利用人脸跟踪算法提取视频中每帧图片的感兴趣区域,使用基色分离模块将所提取的感兴趣区域图像进行红绿蓝RGB基色分离,使用时域信号生成模块从基色分离后的图像中提取图像特征值,生成特征值序列,使用盲源分离模块对获取的特征值序列进行盲源分离,使用信号筛选模块筛选出最终信号,使用心率分析模块对筛选得到的信号进行频谱分析,计算出心率值。该系统虽然能自动提取人脸特征区域,无需手动标定,进而计算出心率值。但是,该系统仍然存在的不足之处是:由于该系统使用的盲源分离模块首先要对图像进 ...
【技术保护点】
1.一种手机处理人脸视频提取心率信号的系统,包括特征点识别模块、特征图像截取模块、滤波模块、显示模块,其特征在于,还包括色度差值放大模块、有效特征检测模块、心率值计算模块;其中:所述特征点识别模块,用于提取当前帧图像;识别当前帧图像中所有的人脸特征点;判断是否识别到人脸特征点,若是,将所有人脸特征点发送给特征图像截取模块,否则,特征点识别模块重新提取一帧图像;所述特征图像截取模块,用于绘制包含所有人脸特征点的最小矩形框;截取最小矩形框内图像,作为人脸特征图像;将人脸特征图像发送给色度差值放大模块;所述色度差值放大模块,用于将人脸特征图像从红绿蓝RGB颜色空间转换到亮度色度YUV颜色空间;计算人脸特征图像色度U通道均值和色度V通道均值的色度差放大值;判断是否提取完人脸视频的帧图像,若是,将特征序列输入到滤波模块,否则,特征点识别模块重新提取一帧图像;所述滤波模块,用于将特征序列输入通带频率为0.8赫兹到2.5赫兹的带通滤波器中,得到滤波后特征序列;将滤波后特征序列发送给有效特征检测模块;所述有效特征检测模块,用于从滤波后特征序列中顺序地选取一个特征;计算所选特征状态;利用阈值计算公式,计 ...
【技术特征摘要】
1.一种手机处理人脸视频提取心率信号的系统,包括特征点识别模块、特征图像截取模块、滤波模块、显示模块,其特征在于,还包括色度差值放大模块、有效特征检测模块、心率值计算模块;其中:所述特征点识别模块,用于提取当前帧图像;识别当前帧图像中所有的人脸特征点;判断是否识别到人脸特征点,若是,将所有人脸特征点发送给特征图像截取模块,否则,特征点识别模块重新提取一帧图像;所述特征图像截取模块,用于绘制包含所有人脸特征点的最小矩形框;截取最小矩形框内图像,作为人脸特征图像;将人脸特征图像发送给色度差值放大模块;所述色度差值放大模块,用于将人脸特征图像从红绿蓝RGB颜色空间转换到亮度色度YUV颜色空间;计算人脸特征图像色度U通道均值和色度V通道均值的色度差放大值;判断是否提取完人脸视频的帧图像,若是,将特征序列输入到滤波模块,否则,特征点识别模块重新提取一帧图像;所述滤波模块,用于将特征序列输入通带频率为0.8赫兹到2.5赫兹的带通滤波器中,得到滤波后特征序列;将滤波后特征序列发送给有效特征检测模块;所述有效特征检测模块,用于从滤波后特征序列中顺序地选取一个特征;计算所选特征状态;利用阈值计算公式,计算所选取特征的阈值;判断所选取的特征是否为下降状态,且所选取的特征大于所选取特征的阈值,若是,将所选取特征标记为有效特征,否则,有效特征检测模块重新选取一个特征;判断是否取完滤波后特征序列的所有特征,若是,将所有有效特征发送给心率值计算模块,否则,有效特征检测模块重新从滤波后特征序列中顺序地选取一个特征;所述心率值计算模块,用于计算心率值;将心率值发送给显示模块;所述显示模块,用于显示心率值。2.一种手机处理人脸视频提取心率信号的方法,其特征在于,计算色度U通道均值和色度V通道均值的色度差放大值,作为人脸特征图像的特征,有效特征检测模块计算所选取特征的阈值,根据阈值标记有效特征,心率值计算模块根据有效特征计算心率值;该方法的具体步骤包括如下:(1)输入人脸视频:将人脸视频输入手机的视频解码库中,解码人脸视频,得到人脸视频的总帧数和帧率,将解码后的人脸视频发送给特征点识别模块;(2)识别人脸特征点:(2a)特征点识别模块从解码后的人脸视频中顺序提取一帧图像,作为当前帧图像;(2b)特征点识别模块使用人脸特征点识别工具,识别当前帧图像中所有的人脸特征点;(3)特征点识别模块判断是否识别到人脸特征点,若是,则执行步骤(4),否则,执行步骤(2);(4)截取特征图像:(4a)特征点识别模块将识别到的所有人脸特征点,发送给特征图像截取模块;(4b)特征图像截取模块绘制包含所有人脸特征点的最小矩形框;(4c)使用图像剪辑方法,特征图像截取模块截取最小矩形框内包含的图像,作为人脸特征图像,将人脸特征图像发送给色度差值放大模块;(5)计算色度差放大值:(5a)色度差值放大模块利用颜色空间转换公式,将人脸特征图像从红绿蓝RGB颜色空间转换到亮度色度YUV颜色空间;(5b)色度差值放大模块计算人脸特征图像中所有像素点色度U通道的均值和色度V通道的均值;(5c)色度差值放大模块利用色...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨刚,刘衍,于占胜,陈怡然,骆天翔,米悦丰,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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