基于視頻的生理參數(shù)測量技術(shù)及研究進(jìn)展

　　摘要：生理體征參數(shù)的臨床監(jiān)測對于個體的健康管理、疾病的預(yù)防與跟蹤具有重要的意義。遠(yuǎn)程光電容積描計法(remotephotoplethysmography)是一項新興的、基于攝像頭的、無接觸方便快捷的生理體征參數(shù)測量技術(shù)。血管內(nèi)部血液的流動造成人體表皮顏色的微弱變化，通過計算機(jī)對這一周期性變化的信息進(jìn)行放大提取，便可以分析出與心臟運(yùn)作相關(guān)的體征參數(shù)，如心率、血壓等。RPPG自2008年提出之后得到了飛速的發(fā)展，其準(zhǔn)確率、魯棒性、實(shí)用性都得到了大幅度的提高。RPPG的檢測流程主要是從圖像傳感器獲取人體面部數(shù)據(jù)開始，隨后基于圖像及信號處理技術(shù)完成微弱脈沖波形的提取及相關(guān)體征參數(shù)的計算。本文從rPPG的基本檢測流程出發(fā)，首先對rPPG的硬件采集設(shè)備進(jìn)行介紹，之后重點(diǎn)描述從rPPG中提取心率的算法，然后進(jìn)一步介紹rPPG相關(guān)的應(yīng)用研究，最后就未來rPPG可能的研究方向進(jìn)行了展望。

　　關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)程光電容積描計法;無接觸測量;生理體征參數(shù);光照;運(yùn)動;深度學(xué)習(xí)

　　進(jìn)行心率、血氧、血壓等能直接反應(yīng)身體運(yùn)作情況的人體心理活動參數(shù)的檢測，對了解個體的生理健康或者情緒狀態(tài)有著十分重要的意義。因此開發(fā)方便快捷的生理參數(shù)檢測方法具有很強(qiáng)的應(yīng)用價值。當(dāng)前，心電圖(Electrocardiogram，ECG)與光電容積描計法(Photoplethysmography，PPG)是心率檢測領(lǐng)域最常使用的兩門技術(shù)。ECG通過在人體的不同部位連接傳感器電極，采集體表不同部位的電信號，進(jìn)而收集心臟的運(yùn)作信息，是眾多生命體征儀器開發(fā)過程中的黃金標(biāo)準(zhǔn)。PPG則是利用光電技術(shù)在活體組織中檢測血液容積的變化，提取人體相關(guān)的體征信息，也是目前使用最為廣泛的心率檢測技術(shù)。

　　生物醫(yī)學(xué)論文投稿刊物： 現(xiàn)代電生理學(xué)雜志2017年目錄查詢

　　然而，二者都需要待檢者與檢測設(shè)備進(jìn)行直接接觸，存在著一定的局限性。比如，當(dāng)患者皮膚出現(xiàn)創(chuàng)傷或者新生兒皮膚尚未發(fā)育完全時，物理設(shè)備可能會給受檢者帶來二次傷害或者增加不適感。2008年，Verkruysse[1]提出remotephotoplethysmography(rPPG)，這是一種基于普通攝像頭的無接觸式生理參數(shù)檢測技術(shù)。RPPG的檢測原理與PPG是類似的，利用光學(xué)信息來分析生理體征參數(shù)。在心臟的驅(qū)動作用下，血液在血管內(nèi)部進(jìn)行周期性流動，同時動脈的搏動對血管群進(jìn)行擠壓，從而造成光線傳播強(qiáng)度的周期性變化，反應(yīng)到皮膚表面則呈現(xiàn)為皮膚亮度的變化。

　　通過圖像設(shè)備與待檢者保持一定的距離完成數(shù)據(jù)采集，隨后利用圖像、信號處理技術(shù)對這一部分微弱的變化進(jìn)行放大分析，便可以提取出與心臟運(yùn)作有關(guān)的生理參數(shù)，達(dá)到遠(yuǎn)程無接觸檢測的目的。無接觸檢測技術(shù)是基于環(huán)境光作為探測光源，圖像傳感器作為數(shù)據(jù)接收裝置，因此受試者的肢體運(yùn)動和環(huán)境光的變化成為影響rPPG檢測結(jié)果的兩大因素。最近十幾年間，學(xué)者們針對rPPG存在的干擾問題進(jìn)行了大量的研究，該項技術(shù)的性能獲得了多方面的提升[2,3]：

　　(1)準(zhǔn)確率與魯棒性得到了顯著的提高。從人體在靜態(tài)下進(jìn)行測量到受試者可以完成簡單的肢體動作[4]，再到新生兒的臨床監(jiān)護(hù)[5]和駕駛員操作狀態(tài)下的無干擾心率監(jiān)測實(shí)驗(yàn)[6]，rPPG從實(shí)驗(yàn)室研究發(fā)展為實(shí)際應(yīng)用;(2)在檢測設(shè)備上，除了常規(guī)的RGB相機(jī)，紅外與近紅外技術(shù)[7]的引入，使得rPPG的使用范圍大大提升，在低照明度下也能完成準(zhǔn)確的心率預(yù)測;(3)基于深度學(xué)習(xí)的rPPG檢測算法也得到了極大的發(fā)展，從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]到與傳統(tǒng)檢測方法結(jié)合的皮膚檢測網(wǎng)絡(luò)[9]，再到神經(jīng)搜索[10]，深度學(xué)習(xí)在提升rPPG抗干擾方面的能力吸引了眾多學(xué)者的研究興趣;(4)除了常規(guī)的心率檢測，rPPG也被用于呼吸率[11]、血氧[12]、血壓[13]等生理參數(shù)的預(yù)測。本文從rPPG的檢測流程出發(fā)，首先介紹圖像獲取與感興趣區(qū)域(RegionofInterest，ROI)選取的方法，隨后在提取及分析脈沖信號部分對如何提高檢測的魯棒性與準(zhǔn)確率等方面，詳細(xì)介紹了rPPG的研究進(jìn)展;之后就其應(yīng)用研究進(jìn)行簡述，最后展望了rPPG的未來研究方向。

　　1基于視頻的rPPG檢測流程

　　皮膚血管內(nèi)的血紅蛋白對光線有較強(qiáng)的吸收作用，從而引起表皮顏色上的微弱變化，通過采集皮膚圖像并對這一變化信號進(jìn)行捕捉放大，進(jìn)而分析出相關(guān)的生理參數(shù)。

　　1.1面部數(shù)據(jù)采集

　　從理論上講，人體身上的每一處皮膚都可以捕捉到PPG信號[14]，但是手臂、小腿等位置由于皮膚深度、日常行動等因素，即使是在理想的環(huán)境下，也不足以提取出穩(wěn)健的rPPG信號[15]，所以，無接觸檢測的部位一般為人體面部。基于CCD模塊的彩色相機(jī)在rPPG領(lǐng)域內(nèi)是最常使用的采集設(shè)備，低成本、成像質(zhì)量高是RGB相機(jī)最大的優(yōu)勢。在目前所開展的研究中，大多數(shù)實(shí)驗(yàn)都是處于良好的照明條件下進(jìn)行。

　　然而由于普通相機(jī)沒有附加光源，當(dāng)環(huán)境照明度較低或者處于黑暗條件下時，RGB相機(jī)會出現(xiàn)成像質(zhì)量差、幀速低的現(xiàn)象。針對這一情況，紅外技術(shù)的引入，提高了rPPG在低照明度下的檢測性能。比如，Sang[7]基于近紅外技術(shù)，提出一套無接觸心率檢測系統(tǒng)，提升了rPPG在黑暗環(huán)境下的使用性能;Hu[16]利用長、短波紅外技術(shù)設(shè)計了一套雙攝成像系統(tǒng)，在夜間完成了心率與呼吸率的高效檢測。除了紅外技術(shù)的使用，深度相機(jī)、多光譜成像技術(shù)的使用也增加了rPPG的應(yīng)用范圍。

　　除了RGB相機(jī)，新引入的設(shè)備大多是為了解決低照明度下的檢測問題，比如，近紅外(NearInfrared，NIR)相機(jī)在黑暗情況下拍攝的圖像質(zhì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于RGB相機(jī)[21]。當(dāng)前大多數(shù)彩色相機(jī)是利用CCD作為圖像傳感器，工作方式是通過離散的像素點(diǎn)將光學(xué)信號轉(zhuǎn)為模擬的電流信號，再經(jīng)過后續(xù)操作完成圖像的獲取存儲[22]。受限于這一工作方式，當(dāng)環(huán)境光線照明度較低時，CCD模塊無法捕捉足夠的光信號進(jìn)而轉(zhuǎn)換為電信號，所以獲取的圖像整體亮度較低，加大了后續(xù)數(shù)據(jù)分析的難度。紅外技術(shù)的使用提升了彩色相機(jī)在低照明度下的成像質(zhì)量。但是，紅外相機(jī)的成像質(zhì)量相對較差，所以CCD與紅外技術(shù)結(jié)合的雙模式成像方式受到了關(guān)注，并在rPPG檢測方面展現(xiàn)了良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

　　1.2ROI定義

　　定義合理的ROI目的是減少環(huán)境噪聲的引入，包括非皮膚區(qū)的背景噪聲及面部器官活動等帶來的干擾。針對第一種情況，ViolaJones人臉檢測器是在rPPG領(lǐng)域最常用的獲取人臉區(qū)域的技術(shù)。基于Haar特征和級聯(lián)結(jié)構(gòu)，可以實(shí)時完成準(zhǔn)確的人臉檢測，所以其一般用于rPPG的預(yù)處理階段，隨后再使用跟蹤技術(shù)完成全部圖像序列的ROI定義工作。由于面部皮膚不同位置的厚度、平坦度不同，rPPG信號在皮膚上的分布并不均勻[23]。因此，在VJ檢測器的基礎(chǔ)之上，膚色[24,25]和人臉特征點(diǎn)檢測[8]等計算機(jī)視覺技術(shù)被用于進(jìn)一步提升定義ROI的精度及降低非皮膚區(qū)帶來的干擾。

　　1.3初始信號提取與解析

　　完成ROI的定義之后，需要從這一系列連續(xù)圖像中提取原始脈沖信號，進(jìn)行相關(guān)的分析。對所提取的信號進(jìn)行解析，一項開創(chuàng)性工作是盲分離技術(shù)(BlindSourceSeparation，BSS)[4,26]的應(yīng)用。盲分離技術(shù)是一 種在沒有先驗(yàn)條件的情況下，將源信號在可觀測的混合信號中分離出來的信號處理技術(shù)，在語音分離、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[37]。最具代表性的盲分離技術(shù)是獨(dú)立成分分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)，Poh等人[4]將RGB三個通道的信號輸入ICA矩陣，自適應(yīng)分離出目標(biāo)信號，而隨后的半盲源分離[38]，聯(lián)合盲源分離[30]，約束盲分離[39]都是在此基礎(chǔ)上的改進(jìn)。但是BSS也存在著一定的缺陷，實(shí)際應(yīng)用中，噪聲源的個數(shù)難以估計，同時盲分離技術(shù)對于輸入信號的長度也有要求。因而，模態(tài)分解技術(shù)[11]成為另外一種常用的rPPG信號解析方式，將單信號分解為多個具有單一中心頻率的子信號。

　　1.3.1降低運(yùn)動干擾

　　基于相機(jī)的rPPG致力于給志愿者最自由舒適的檢測體驗(yàn)，因此個體運(yùn)動是影響rPPG檢測準(zhǔn)確率最大的干擾因素。除了對個體進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償，比如使用跟蹤算法[40]對ROI進(jìn)行跟蹤來提升檢測的魯棒性，降低運(yùn)動干擾的方法還可以分為以下三種。第一種方式是信息融合。面部不同區(qū)域的rPPG信號強(qiáng)度不同，賦予不同質(zhì)量信號權(quán)重并進(jìn)行融合，可以有效地提升rPPG信號的質(zhì)量。Po[41]對人臉進(jìn)行分塊處理，通過均值漂移和信噪比閾值自適應(yīng)選取具有高質(zhì)量rPPG信號進(jìn)行加權(quán)融合，恢復(fù)高質(zhì)量的心率信號。

　　Serge[42]提出基于超像素分割的rPPG信號提取方式，將人臉皮膚分割成多個像素塊，提取每一個區(qū)域的信號進(jìn)行信噪比計算，通過賦予不同信號的權(quán)重進(jìn)行融合，有效地提高了rPPG信號的質(zhì)量。同樣的處理方式在Yannick等人[43]的研究中被使用，他們采用貝葉斯評價準(zhǔn)則用于皮膚塊信號的評價，并以此計算權(quán)重進(jìn)行融合，展現(xiàn)了良好的rPPG信號提取效果。類似的，基于信號頻譜主、次頻比值的rPPG塊提取[44]，基于不同區(qū)域膚色強(qiáng)度的信號加權(quán)方法[45]，多區(qū)域信號的加權(quán)融合展現(xiàn)了比單一區(qū)域更好的信號提取效果。

　　區(qū)域信息融合的方式通過賦予高質(zhì)量信號更大的權(quán)重，降低低質(zhì)量信號的參與，有效地避免了噪聲干擾，提升了rPPG檢測的運(yùn)動魯棒性。而除了面部的信息融合之外，多相機(jī)的通道信號融合同樣展現(xiàn)了良好的檢測效果。例如，Cheng等人[34]證明了多個彩色相機(jī)的同步采集對于提升rPPG檢測準(zhǔn)確率的有效性。信息融合是解決運(yùn)動干擾非常有效的方法，賦予不同信號權(quán)重進(jìn)行信號重建，可以提升rPPG信號的魯棒性，但是這需要較大的計算資源，對于皮膚區(qū)的檢測要求較高。此外，另外一種提升rPPG運(yùn)動魯棒性的方法是顏色空間的轉(zhuǎn)換。

　　第二種是顏色空間的轉(zhuǎn)換。RGB空間是使用最廣泛的色彩空間，也是rPPG領(lǐng)域使用最多的顏色空間。RGB空間屬于加色系統(tǒng)，外界對三個通道的干擾是同步的，通過顏色空間轉(zhuǎn)換的方式，分離亮度和色度信息，在色度信息中提取血液的脈沖信號，可以有效地提高rPPG檢測的魯棒性。Yang[46]證明CIELab模式對提升rPPG運(yùn)動魯棒性是有效果的，個體的運(yùn)動只會影響信號在亮度通道上的分布，色度信號獨(dú)立于運(yùn)動之外，只受血液流動的影響;色度信息的使用在deHaan[47]的研究中也被使用。

　　將脈沖信號從運(yùn)動引起的干擾中分離出來，在同樣的運(yùn)動實(shí)驗(yàn)中，準(zhǔn)確率比BSS算法提升了40%;對于同樣使用投影變換進(jìn)行rPPG信號的提取，YCbCr[48]空間提取的信號平均信噪比RGB空間提升了69.3%，同樣采用修正策略，Cho[49]在HIS空間中，對圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行基于遞歸最小二乘法的噪聲消除，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，修正后的圖像所提取的rPPG信號與參考信號展現(xiàn)出了良好的一致性。不過，顏色空間轉(zhuǎn)換只適用于運(yùn)動幅度較小的場景，只進(jìn)行簡單的圖像轉(zhuǎn)換，對亮度信息的濾除效果是限制的，另外環(huán)境光噪聲的強(qiáng)度同樣會對色度的提取產(chǎn)生影響。

　　第三種方式是建立rPPG的光學(xué)模型進(jìn)而降低運(yùn)動的干擾以提升魯棒性。根據(jù)Feng所建立的光學(xué)模型[50]，三個顏色通道的信號都受到同一種運(yùn)動的調(diào)制，因此提出基于紅色及綠色通道信號的自適應(yīng)色差運(yùn)算方法，先通過ROI跟蹤技術(shù)減少頭部運(yùn)動的干擾，再經(jīng)過色差運(yùn)算去除受運(yùn)動調(diào)制的散射、漫反射光強(qiáng)信號，剩余部分為運(yùn)動調(diào)制的脈沖信號，最后根據(jù)rPPG信號的頻譜特性，由帶通濾波器進(jìn)一步降低運(yùn)動產(chǎn)生的造成。

　　1.3.2降低光照噪聲

　　rPPG以自然光作為探測源，照射到皮膚上的光線容易受到外界的干擾而影響表皮亮度的變化。不同于解決運(yùn)動對rPPG檢測造成的干擾主要集中在算法層面，提升無接觸檢測的光照魯棒性可以分為硬件及算法兩個方面。不同成像技術(shù)的使用提升了rPPG的檢測性能，使得其在弱光環(huán)境下的檢測效率得到了顯著的提升。

　　但是，rPPG信號在可見光之外的光譜下強(qiáng)度是比較弱的，因此，Wang[17]利用窄帶雙頻濾光片代替紅外濾光片，提升了在紅外波段rPPG信號的強(qiáng)度。而不同于使用單一的CCD或紅外成像技術(shù)，Kado等人[53]在可見光與近紅外錄制的視頻中分別提取rPPG信號，并對面部進(jìn)行分塊處理提取心率值，構(gòu)建心率直方圖，通過融合不同的面部區(qū)域的信號，顯著地提升了rPPG在多種不同光照條件下的檢測性能。

　　此外，在弱光環(huán)境下，基于可見光的相機(jī)成像幀速會降低，無法捕捉到皮膚上微弱的變化信息，因此，Laurie[36]開發(fā)了一種曝光自控制算法，使得相機(jī)在低幀速的情況下也能提取出高質(zhì)量信號。另外一方面，從算法的角度進(jìn)行光照信息的濾除受到了更加廣泛的關(guān)注。第一種方式是對初始信號進(jìn)行分解，從信號中直接提取處于人體脈搏范圍內(nèi)的信息。

　　面部視頻的rPPG信號中包含了心率信號及噪聲信號，使用集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD)、小波分解[54]等信號分析工具將rPPG信號自適應(yīng)地分解為多個具有不同頻率的模態(tài)，進(jìn)而選取處于人體脈搏范圍之內(nèi)的分量。這種信號解析方式可以有效地排除無規(guī)律光照噪聲產(chǎn)生的干擾，然而，當(dāng)外界噪聲的頻率與心跳頻率接近或者光照強(qiáng)度過大以至于覆蓋了信號原有的脈動特征時，對單一信號的分解將會出現(xiàn)較大的誤差。

　　由此，Song[55]針對這一缺陷提出EEMDMCCA，有效地解決了使用單一模態(tài)分解工具無法應(yīng)對周期性光照噪聲的缺陷。Song在面部的不同區(qū)域提取rPPG信號，由EEMD對每一組信號分解后將所得的全部子信號送入MCCA中進(jìn)行進(jìn)一步分離，在光照不均勻及多種光照變化的條件下，EEMDMCCA都展示出了良好的信號分解效果。此外，將光照變化的信息從提取的混合信號中進(jìn)行濾除，對rPPG信號進(jìn)行重建，同樣可以有效地提升rPPG在光照變化環(huán)境下的檢測魯棒性。

　　1.4相關(guān)體征參數(shù)的計算

　　完成rPPG信號的解析之后，可以根據(jù)信號的時域或者頻域特征進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的計算。心率與呼吸率的研究最為成熟，這兩個參數(shù)往往以頻率作為特征進(jìn)行計算，二者的生理信號都具有明顯的周期性。主要分為兩種方式進(jìn)行估算，基于峰值點(diǎn)估計與基于頻率估計。對于給定的時域rPPG信號，可以通過檢測并統(tǒng)計信號的極大值點(diǎn)數(shù)來得到心率的估計值[28]。一個極大值點(diǎn)代表一個心動周期。

　　2RPPG技術(shù)的應(yīng)用

　　RPPG以自然光為媒介從人體表皮的連續(xù)圖像中進(jìn)行心臟脈沖信息的獲取，不需要專業(yè)硬件，使用手機(jī)或計算機(jī)攝像頭就可以獲得心率、呼吸率、血氧飽和度、血壓等生理體征參數(shù)。這種無接觸、低成本、操作簡單的檢測方式除了用于臨床診治，還使得隨時隨地的健康監(jiān)測成為可能，對于移動醫(yī)療、遠(yuǎn)程醫(yī)療的推廣有著重要的意義。

　　3未來的研究方向

　　過去的十幾年間，rPPG各方面的性能都得到了很大的提升，從實(shí)驗(yàn)室研究到臨床應(yīng)用，再到商業(yè)產(chǎn)品的開發(fā)，基于相機(jī)的新型檢測方式帶給了受檢者舒適的體驗(yàn)。但是rPPG仍處于技術(shù)的研發(fā)階段，存在著一定的局限性需要進(jìn)一步去彌補(bǔ)和提高。為了進(jìn)一步滿足實(shí)際應(yīng)用的需求，rPPG的發(fā)展需要解決以下的兩個問題：

　　3.1皮膚差異

　　光線對不同位置皮膚的穿透深度不同，表皮對光線的吸收強(qiáng)度也不同。目前的研究結(jié)果表明，大部分rPPG算法在黑色人種身上的實(shí)驗(yàn)效果是較差的[52]，同樣的情況也出現(xiàn)在以PPG為核心技術(shù)的部分運(yùn)動手表中。這是合理的，rPPG與PPG都是以光作為探測源，而黑色素是人類皮膚的主要色素體。光線到達(dá)表皮再繼續(xù)深入內(nèi)部，在表皮處會有一定強(qiáng)度的衰減，導(dǎo)致進(jìn)入皮膚深層的光強(qiáng)降低。

　　黑色素越多，對光線的吸收強(qiáng)度越大，這一定程度上減弱了信號，降低了信噪比，增大了檢測結(jié)果的誤差。除了人種的差異之外，面部皮膚的遮掩如紋身、毛發(fā)，或者當(dāng)受檢者處于高光環(huán)境而導(dǎo)致面部大面積油光反射，這些因素都會對微弱的周期性顏色變化信息產(chǎn)生干擾，從而rPPG的檢測準(zhǔn)確率也會降低。進(jìn)一步的工作可以集中于針對這些干擾因素而提出檢測性能更高的rPPG算法。

　　3.2數(shù)據(jù)庫

　　隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，rPPG算法逐漸由傳統(tǒng)的計算框架改由利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征的提取與結(jié)果的估計，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對基于深度學(xué)習(xí)的rPPG算法開發(fā)是非常重要的。此外，對于所提出的新算法也同樣需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行評測。然而，目前常見的數(shù)據(jù)庫大多數(shù)是在可控條件下采集的，施加的干擾大部分是人為添加。而在現(xiàn)實(shí)場景中，環(huán)境、個體對rPPG帶來的干擾是不可控的，同時也更具多樣化。

　　因此，我們需要更多更全面、更具多樣性的數(shù)據(jù)庫提出并共享，以此來評測所提出的rPPG算法，以及促進(jìn)更多更高效和準(zhǔn)確的檢測算法開發(fā)。同時，目前的數(shù)據(jù)集主要的實(shí)驗(yàn)人員為健康的成年人，嬰幼兒、老年人以及有相關(guān)心血管生理疾病的病人等實(shí)驗(yàn)人員的數(shù)據(jù)極少，而這一部分?jǐn)?shù)據(jù)對于提升算法的泛化能力是極為重要的。因此，我們也需要有針對這一部分人群的數(shù)據(jù)庫提出，以此來對新算法的性能進(jìn)行評估。

　　3.3其他限制

　　除了上述兩個主要問題之外，檢測距離的限制，檢測速度及實(shí)用性同樣是需要進(jìn)一步解決的問題。目前所進(jìn)行的研究，人臉與相機(jī)之前的距離多為0.6m左右，這在大多數(shù)情況適用于手機(jī)進(jìn)行自我檢測，在實(shí)際應(yīng)用中需要的距離往往更長，如ICU的監(jiān)護(hù)，運(yùn)動員的生理檢測等等。目前的rPPG算法主要檢測一段時間的平均值，這更適用于常規(guī)長時間的健康狀況監(jiān)測，在Chen的工作也提到，rPPG更適用于中醫(yī)類似的監(jiān)測系統(tǒng)，在需要實(shí)時放映心臟運(yùn)作情況如ICU等醫(yī)護(hù)場所，rPPG存在著較大的局限�；�于視頻的心率檢測方法具有很大很廣的應(yīng)用前景更潛能等待我們挖掘跟研究，我們同樣相信rPPG在生理監(jiān)測，遠(yuǎn)程醫(yī)療等領(lǐng)域能發(fā)揮出重要的作用。

　　4總結(jié)

　　遠(yuǎn)程光電容積描計法是逐漸發(fā)展起來的一門無接觸生理體征參數(shù)測量技術(shù)，開展相應(yīng)的研究具有十分重要的理論意義及使用價值。然而，目前仍存在著大量的難題需要去進(jìn)一步地解決。本文總結(jié)了當(dāng)前rPPG主流的算法模型，就rPPG測量的各項生理指標(biāo)進(jìn)行了介紹，以及就未來rPPG的研究前景進(jìn)行展望。為了適應(yīng)不同的臨床場景，目前已經(jīng)開發(fā)了多種具有較高準(zhǔn)確率和魯棒性的算法，并已在駕駛、醫(yī)療監(jiān)測等領(lǐng)域完成初步應(yīng)用。我們希望這篇綜述能讓讀者對rPPG有進(jìn)一步的認(rèn)識，也希望rPPG能夠進(jìn)一步發(fā)展，真正在公共安全、健康管理及醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮其應(yīng)用價值。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]VERKRUYSSEW,SVAASANDLO,NELSONJS,Remoteplethysmographicimagingusingambientlight[J].OpticsExpress,2008,16(26):2143421445.

　　[2]ROUASTPV,ADAMMTP,CHIONGR,etal.,RemoteheartratemeasurementusinglowcostRGBfacevideo:atechnicalliteraturereview[J].FrontiersofComputerScience,2018,12(5):858872.

　　[3]CHENX,CHENGJ,SONGR,etal.,Videobasedheartratemeasurement:recentadvancesandfutureprospects[J].IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,2019, 68(10):36003615.

　　[4]POHMZ,MCDUFFDJ,PICARDRW,Noncontact,automatedcardiacpulsemeasurementsusingvideoimagingandblindsourceseparation[J].OpticsExpress,2010,18(10):1076210774.

　　[5]GIBSONK,ALNAJIA,FLEETJ,etal.,Noncontactheartandrespiratoryratemonitoringofpreterminfantsbasedonacomputervisionsystem:amethodcomparisonstudy[J].PediatricResearch,2019,86(6):738741.

　　[6]HUANGPW,WUBJ,WUBF,Aheartratemonitoringframeworkforrealworlddriversusingremotephotoplethysmography[J].IEEEJournalofBiomedicalandHealthInformatics,2021,25(5):13971408.

　　作者：陳嘉濤1，張泓凱1，黃燕平2,3，藍(lán)公仆2,3，許景江2,3，秦嘉2,3，安林2,3

轉(zhuǎn)載請注明來自發(fā)表學(xué)術(shù)論文網(wǎng)：http:///jjlw/28890.html