Detection pulse by video
Download as PPTX, PDF0 likes471 views
Документ описывает разработку приложения для мобильных устройств, использующего алгоритм распознавания пульса по видеозаписи на основе метода эйлеровского видеоусиления. Цель работы заключается в выявлении незаметных изменений цвета кожи, связанных с циркуляцией крови, и их количественной оценке. Метод эйлера является предпочтительным для анализа менее шумных видеозаписей благодаря низкой вычислительной сложности и меньшей чувствительности к шумам.
Detection pulse by video
- 1. Программные средства определения пульса человека по видео. Выполнил студент Степанов К.С. гр. 9303 Руководитель: Кринкин К.В.
- 2. Задача работы • Цель моей работы – реализация алгоритма распознавания пульса по видеозаписи. Рассматриваемый метод распознавания пульса называется Eulerian Video Magnification (дословно: усиление видео по Эйлеру). Метод был разработан в Массачусетском технологическом институте (MIT) в 2012 году. Моя задача состоит в том, чтобы разработать приложение для мобильных устройств, реализующее данный алгоритм.
- 3. Постановка задачи определения пульса по видео • Цвет кожи человека незначительно меняется в зависимости от циркуляции крови. Эти изменения(амплитуда колебаний цвета) очень малы и невидимы глазом, но присутствуют на видеозаписи. • Имея на входе видеозапись участка кожи человека требуется сделать эти невидимые изменения различимыми для глаза человека(усилить), чтобы можно было их количественно и качественно оценить.
- 4. Краткий алгоритм решения 1. Разбиение видео на последовательность кадров(фреймов). 2. Фильтрация кадров от шумов 3. Фильтрация диапазона частот колебаний цвета пикселей в котором может быть пульс 4. Усиление отфильтрованных изменений нужных частот и наложение усиленного сигнала на входную последовательность кадров
- 6. Фильтрация от шумов 1. Построение пирамиды Гаусса для кадра 2. Использование для дальнейших расчетов последовательности кадров 3-4 уровня пирамиды.
- 7. Выделение необходимой частоты в колебаниях цвета. 1. Имеется последовательность значений цветов для каждого пикселя относительно времени. 2. Преобразование последовательности по Фурье. 3. Выделение из частотного спектра необходимых частот. Например, 0.4-4Hz, соответствуют 24-240 ударам в минуту. 4. Обратное преобразование по временную область
- 8. Усиление отфильтрованных изменений нужных частот и наложение усиленного сигнала на входную последовательность кадров • Усиление изменений осуществляется по линейному закону. Кадр результирующего видео получается так: кадр результата = кадр входного видео + кадр отфильтрованной по частотам последовательности × alpha. • Alpha – числовой коэффициент, который выбирается с учетом частот отфильтрованной последовательности.
- 9. Сравнение Eulerian Video Magnification с методом Лагранжа (Lagrangian Processing.) Метод Эйлера Метод Лагранжа Вычислительная низкая высокая сложность Чувствительность к средняя высокая распознаванию цветовых изменений Чувствительность к шуму низкая высокая Величина усиления средняя высокая • Таким образом на более шумной видеозаписи, когда требуются не слишком большие усиления метод Эйлера будет предпочтителен. Метод полностью подходит для определения пульса, а меньшая чувствительность к шумам и большая простота по сравнению с методом Лагранжа являются большими аргументами в пользу его использования в данной ситуации.
- 10. Заключение • Преимущество, которые дает приложение по определению пульса: • Легкое определение пульса в любое время и в любом месте • Сравнение потоков крови на различных участках тела • Также следует учесть, что алгоритм с некоторыми различиями подходит не только для определения пульса но и для множества подобных задач с усилением трудноразличимых изменений цвета и движений, поэтому функциональность приложения в дальнейшем можно намного расширить.