Heart-rate-measurement-using-camera

摄像头实时心率监测系统

Heart-rate-measurement-using-camera项目开发了一种基于摄像头的非接触式心率测量系统。该系统通过分析面部皮肤颜色变化来提取心率信息，主要用于监测驾驶员的生理状态。系统采用面部识别技术定位感兴趣区域，并结合带通滤波器和快速傅里叶变换处理数据。除实时心率测量外，项目还提供数据可视化和颜色放大功能，增强了心率监测的直观性。值得注意的是，该系统目前仅支持单人检测，且需要被测者在摄像头前保持稳定约10秒以获得准确结果。

心率测量摄像头人脸检测实时监测傅里叶变换Github开源项目

GitHub

文档

使用摄像头测量心率

摘要

心率是最重要的生理参数之一，也是人体生理状态的重要指标
一种基于非接触式的系统来测量心率：使用摄像头的实时应用
原理：从血液循环引起的面部皮肤颜色变化中提取心率信息
应用：监测驾驶员的生理状态

方法

使用面部特征点检测人脸，对齐并获取感兴趣区域（ROI）
应用带通滤波器，低频为0.8 Hz，高频为3 Hz，分别对应48和180次/分钟
计算每帧ROI的平均颜色值，并将其推入长度为150的数据缓冲区
对数据缓冲区进行快速傅里叶变换（FFT）。最高峰值即为心率
放大颜色使颜色变化可见

要求

pip install -r requirements.txt

实现

python GUI.py

如需绘制图表，运行"graph_plot.py"
对于欧拉视频放大实现，运行"amplify_color.py"

结果

使用专业设备Compact 5 medical Econet的数据作为基准。在某些情况下，使用该应用程序和设备测量的心率值是相同的

参考文献

H. Rahman, M.U. Ahmed, S. Begum, P. Funk的《使用网络摄像头从面部RGB彩色视频实时监测心率》
Michael Kellman Carnegie（梅隆大学）、Sophia Zikanova（卡内基梅隆大学）和Bryan Phipps（卡内基梅隆大学）在2015年春季18-551课程第2组的《使用多光谱成像远程监测心率》
Ming-Zher Poh, Daniel J. McDuff和Rosalind W. Picard的《使用视频成像和盲源分离的非接触式自动心脏脉搏测量》
Janus Nørtoft Jensen和Morten Hannemose的《基于摄像头的心率监测》
图表绘制基于https://github.com/thearn/webcam-pulse-detector
https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/

注意事项

应用程序一次只能检测一个人的心率
突然变化可能导致心率计算错误。在大多数情况下，在摄像头前保持稳定10秒后可以正确检测心率
本GitHub项目仅供学习使用。如需用于其他目的，请联系我：khanhhanguyen2310@gmail.com

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