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题名抗运动干扰的人脸视频心率估计
被引量：5
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作者
杨昭
杨学志
霍亮
刘雪南
李江山
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1345-1352,共8页
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基金
合肥工业大学应用科技成果培育计划资助项目(JZ2016YYPY0051)~~
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文摘
该文针对现有的人脸视频心率检测方法在现实情景中受运动干扰难以准确估计心率的问题,提出一种抑制运动干扰的非接触式心率估计新方法。首先利用判别响应图拟合与KLT跟踪算法消除人脸的刚性运动干扰;然后使用对运动鲁棒的色度特征进行两步心率估计,并引入空间梯度因子调控空域和频域的权重,抑制非刚性运动的干扰;最终得到人脸不同区域融合的平均心率数值和信号波形图,实现心率的精确估计。实验结果表明:所提方法相比其它的基于人脸视频的心率估计方法优势明显,提升了信号波形图和真实脉搏波形的一致性,进一步提高了心率估计的精度和鲁棒性。
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关键词
人脸视频检测
两步心率估计
光电容积描记
判别响应图拟合
色度特征
空间梯度
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Keywords
Face video detection
Two-step heart rate estimation
PhotoPlethysmoGraphy （PPG）
discriminative response map fitting （drmf）
Chrominance features
Spatial gradient
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于面部结构的表情识别
被引量：7
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作者
李淑婧
嵇朋朋
邓健康
孙玉宝
刘青山
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机构
南京信息工程大学信息与控制学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第3期917-921,941,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61272223
61300163)
+2 种基金
江苏省杰出青年基金资助项目(BK2012045)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20131003)
模式识别国家重点实验室开放课题基金资助项目(201204234)
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文摘
心理学上的研究表明,面部表情变化主要集中在眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部器官上。受其启发,提出一种基于面部结构的表情识别方法,重点分析眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等关键区域的联动变化来分析表情。首先,使用鲁棒的判别响应图拟合(discriminative response map fitting,DRMF)方法自动检测出对识别人脸表情最为关键的局部人脸区域,即眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的部分;然后从这些关键部分中提取Haar特征;最后采用Boosting学习和联动机制,学习得到基于联合Haar特征的表情分类器。在CMU表情数据库和JAFFE表情数据库上的实验结果表明了上述方法的良好性能,即基于面部构件识别表情的方法获得了与手工精准标注人脸面部构件识别表情方法相近的识别效果。
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关键词
人脸表情识别
判别响应图拟合
联合Haar-like特征
Boosting学习
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Keywords
facial expression recognition
discriminative response map fitting
joint Haar-like feature
Boosting learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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