基于交叉滑动窗口模型算法的非接触心率测量方法
为解决传统接触式心率测量系统设备昂贵、操作复杂的问题，在远程光电容积描记法（remote photoplethysmography，rPPG）测量心率的基础上，提出一种基于交叉滑动窗口模型（cross sliding window model，CSWM）算法的非接触心率测量方法。 首先调用人脸检测模型 SSD300 检测视频中的人脸，然后使用 Otsu 算法对人脸皮肤区域进行分割，并用形态学方法腐蚀皮肤之间的眼睛、嘴巴区域，同时用 KCF 算法跟踪人脸，并将人脸区域均分为 2 × 2 的大小，然后使用 CHROM 算法提取 rPPG 波形，最后运用 CSWM 方法对 rPPG 波形进行处理，得到实时变化的心率。实验结果表明：该方法计算出的心率与同时用脉搏血氧仪测出的心率之间的平均准确率为 97.921 7%，Bland-Altman 一致性系数达 0.962 302，完全满足临床要求。
- 2021-04-17
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