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基于欧拉视频放大的微振动测量技术研究

基于欧拉视频放大的微振动测量技术研究

作者：陈志康哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

微振动行为在工程技术和日常生活中无处不在,其中往往包含着丰富的有用信息,有必要对其进行测量,但是微振动的振幅十分微弱,难以被肉眼感知并且确定其位置,进而造成测量上的困难。传统的振动测量方法对于微振动测量没有很好的针对性,并... 详细信息

微振动行为在工程技术和日常生活中无处不在,其中往往包含着丰富的有用信息,有必要对其进行测量,但是微振动的振幅十分微弱,难以被肉眼感知并且确定其位置,进而造成测量上的困难。传统的振动测量方法对于微振动测量没有很好的针对性,并且在测量时或是会受到电磁干扰,或是具有质量负载效应,或是成本高昂,操作不便。因此,研究适应性强、成本低廉、精度高的微振动测量技术仍然是巨大的挑战。课题“基于欧拉视频放大的微振动测量技术研究”的目的是针对微振动行为难以感知的特点,研究一种基于欧拉视频放大的微振动测量技术,在可视化测量微振动的同时避免传统振动测量方法存在的以上不足。具体研究内容包括:首先,在分析线性欧拉视频放大方法和基于相位的欧拉视频放大方法的基础上,对比了它们的异同点、优缺点以及适用场景,进而为后续微振动测量的可视化部分奠定了理论基础。其次,基于欧拉视频放大提出了一种微振动可视化测量算法。该算法通过欧拉视频放大加强微振动行为,从而提取出振动待测区域,再利用高斯金字塔进行多层采样滤波,实现待处理数据的大量缩减和空间噪声的高度抑制,之后使用差分变换抑制频域噪声,并用提出的自动K-means聚类算法提高微振动测量的精度,最终获得振动区域的估计频谱。再次,实现了微振动可视化测量技术的设备搭建,从而将本课题研究的微振动测量技术应用到实践中。另外研究了相机标定的原理,从而应用相机标定来避免因镜头畸变带来的放大视频质量的下降。最后,设计了三类实验对本课题提出的微振动可视化测量技术进行了验证,包括悬臂梁实验、脉搏实验、扬声器实验。实验结果证明了使用欧拉视频放大可以加强微振动行为,从而确定微振动区域,并且微振动测量结果分别与加速度传感器的测量结果、脉搏血氧仪的测量结果、设定真值有着很好的一致性。

关键词：微振动测量可视化测量欧拉视频放大 K-means聚类

基于皮肤分割与欧拉视频放大的非接触式心率检测

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基于皮肤分割与欧拉视频放大的非接触式心率检测

作者：戴阳长安大学

学位级别：硕士

基于远程光电容积描记术(remote photoplethysmography,r PPG)技术的非接触式心率检测因其简单易操作、无创、低成本等优点,在远程医疗、日常生理参数检测等方面具有广泛的应用前景。但基于r PPG技术的非接触式心率检测是建立在人体皮... 详细信息

基于远程光电容积描记术(remote photoplethysmography,r PPG)技术的非接触式心率检测因其简单易操作、无创、低成本等优点,在远程医疗、日常生理参数检测等方面具有广泛的应用前景。但基于r PPG技术的非接触式心率检测是建立在人体皮肤因心脏跳动而产生细微颜色变化的基础上,非皮肤像素干扰、皮肤颜色变化微弱以及运动伪差噪声都会对心率检测结果造成影响。因此,开展皮肤分割、颜色增强有关研究对于无接触精准测量心率问题具有重要的理论和现实意义。本文设计并实现了一种基于皮肤分割与欧拉视频放大(Eulerian Video Magnification,EVM)的非接触式心率检测方法,并实验验证了方法的有效性。首先,使用皮肤分割模型分割出视频中皮肤区域。接着,对分割出来的皮肤,利用EVM算法对心脏跳动引起的细微的皮肤颜色变化信号进行放大。然后,通过独立成分分析算法从放大后的颜色变化信号中分离出源信号,利用相关性分析选出表征心脏跳动的源信号作为r PPG信号。最后,通过对r PPG信号进行功率谱密度分析估计出心率。本文在公共数据集UBFC-RPPG和自采集数据集上对所提方法进行了验证,结果表明,本文方法能够有效估计出心率。本文的主要工作如下:1.提出一种基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的皮肤分割模型,并对其性能进行了实验验证,获得90.07%的平均交并比(Mean Intersection Over Union,MIOU)。2.在公共数据集UBFC-RPPG上,从皮肤区域选择方法和r PPG信号提取算法两方面来研究本文所提的非接触式心率检测方法的性能。实验证明本文所提方法相比于传统方法,对心率检测具有更好的准确性,对非皮肤像素的干扰更具鲁棒性,同时也证明了使用EVM算法放大皮肤细微颜色变化能够在一定程度上提高心率检测的准确性。3.在自采集数据集上,开展了光源变化、光照条件变化以及遮挡的鲁棒性研究,进一步实验验证了本文非接触式心率检测方法的有效性。

关键词：远程光电容积描记术皮肤分割欧拉视频放大独立成分分析

预决策金字塔层数的欧拉视频微弱运动放大算法

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科学技术与工程 2016年第1期16卷 114-118页

作者：王霞付晓静王楠王蒙军河北工业大学电子信息工程学院天津市电子材料与器件重点实验室天津300401

欧拉视频放大算法(EVM)将受人眼局限而观察不到的微弱运动放大;但放大视频质量随使用的金字塔层数及微弱运动幅值的不同而有明显差异。为提高视频放大效果,放大之前对输入视频提取运动前景,找到黑色像素数最大图像帧,求出该帧非0像素数... 详细信息

欧拉视频放大算法(EVM)将受人眼局限而观察不到的微弱运动放大;但放大视频质量随使用的金字塔层数及微弱运动幅值的不同而有明显差异。为提高视频放大效果,放大之前对输入视频提取运动前景,找到黑色像素数最大图像帧,求出该帧非0像素数占图像帧总像素数的比例;根据阈值判断金字塔层数,再进行EVM处理。研究表明,根据视频运动前景中非零像素与总像素比例,预判断欧拉视频放大金字塔层数,有效改善了单一金字塔层数EVM算法的放大效果。

关键词：欧拉视频放大微弱运动图像金字塔前景提取

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双通道决策信息融合下的微表情识别

西安电子科技大学学报 2022年第4期49卷 127-133页

作者：戎如意薛珮芸白静贾海蓉谢娅利太原理工大学信息与计算机学院山西太原030024

微表情作为揭示潜在情绪的一个重要通道,是一种无意识的、不受大脑控制的非语言面部信息,能够反映人们最真实的心理感受和心理状态。但是,微表情存在动作幅度小且快速出现、不易被捕捉等特性,使得单一模态的微表情识别准确率难以提升。... 详细信息

微表情作为揭示潜在情绪的一个重要通道,是一种无意识的、不受大脑控制的非语言面部信息,能够反映人们最真实的心理感受和心理状态。但是,微表情存在动作幅度小且快速出现、不易被捕捉等特性,使得单一模态的微表情识别准确率难以提升。针对上述问题,提出一种微表情面部颜色特征提取算法,并将其提取的特征与微表情纹理特征进行决策融合,从而构成微表情双模态情感识别模型。该模型首先通过均匀动态纹理识别方法从经过预处理的微表情数据中提取相应的纹理特征;其次计算微表情两帧序列图片的每一个像素点之间的Lab色差,由此获得面部的颜色特征,并对其进行嵌入式特征选择以剔除冗余的特征;然后分别训练两种模态的分类器,并将两种模态训练得到的分类信息进行决策融合;最后得到微表情情绪分类结果。模型在微表情数据集CAMSEⅡ和SMIC上进行了实验。实验结果表明,微表情的纹理单模态和面部颜色单模态的平均识别准确率约为64.73%、51.64%和63.58%、50.48%,而决策融合后微表情情绪的识别结果约为68.11%和66.43%,高于融合前微表情的识别准确率,说明文中提出的微表情双模态情感识别模型明显提高了微表情的识别能力。

关键词：面部颜色特征纹理特征欧拉视频放大特征选择决策融合

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结合残差网络及目标掩膜的人脸微表情识别

吉林大学学报（工学版） 2021年第1期51卷 303-313页

作者：方明陈文强长春理工大学计算机科学技术学院长春130022 长春理工大学人工智能学院长春130022

微表情是一种能反映隐藏在人内心最真实情感状态的面部特征,现有的微表情识别技术经常会提取一些与微表情无关的运动特征信息干扰情感的真实性识别。为解决上述问题,提出一种结合残差网络及目标掩膜的特征提取方法。本文首先对原始的微... 详细信息

微表情是一种能反映隐藏在人内心最真实情感状态的面部特征,现有的微表情识别技术经常会提取一些与微表情无关的运动特征信息干扰情感的真实性识别。为解决上述问题,提出一种结合残差网络及目标掩膜的特征提取方法。本文首先对原始的微表情序列进行一系列预处理,定位人眼的关键区域,对眼部区域进行图像掩膜,进而减少眨眼动作对微表情特征提取造成的干扰,然后使用欧拉视频放大算法对人脸微表情变化的关键区域进行放大,使得微表情变化更为明显,最后通过3D ResNet网络对连续的微表情序列进行训练和识别。本文方法在CASME Ⅱ和SMIC数据集上进行了测试,准确率分别达到77.3%和72.4%,与最新方法DSSN、CNN+LSTM等相比,准确率至少提高5%。

关键词：计算机应用微表情 3D ResNet 目标掩膜欧拉视频放大情感识别

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自动检测及放大视频中的微小运动

小型微型计算机系统 2016年第9期37卷 2120-2124页

作者：雷林李乐鹏李准董方敏孙水发三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学三峡地区地质灾害与生态环境湖北省协同创新中心湖北宜昌443002

欧拉视频运动放大方法在实现微小运动放大时需要人为选取带通滤波器的相应通频带参数.通常情况下,人们无法直接确定视频中运动目标的精确运动频率,从而使得该方法对未知的视频难以操作.为此,提出一种视频微小运动的自动检测及放大方法,... 详细信息

欧拉视频运动放大方法在实现微小运动放大时需要人为选取带通滤波器的相应通频带参数.通常情况下,人们无法直接确定视频中运动目标的精确运动频率,从而使得该方法对未知的视频难以操作.为此,提出一种视频微小运动的自动检测及放大方法,首先对视频中微小运动基于时间序列的运动信息进行分析,通过功率谱估计得出运动的频率等信息,然后在整幅图像空域通过聚类分析和阈值选取,确定整个视频感兴趣运动的中心频率,并据此得出带通滤波器的参数,以实现视频微小运动的自动检测及放大.实验结果表明,本文的自动检测及放大方法不仅操作简单、取得的运动放大效果好以及支持更大的放大倍数,而且抗噪性能明显优于原始的欧拉运动放大方法以及半自动运动放大方法.

关键词：欧拉视频放大带通滤波功率谱估计聚类分析自动检测

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视频微小运动放大的加速方法

计算机工程与应用 2015年第24期51卷 195-200,204页

作者：李乐鹏雷林孙水发尹辉董方敏三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学三峡地区地质灾害与生态环境湖北省协同创新中心湖北宜昌443002

通过放大视频中的微小运动,可以展现一些肉眼不可见的运动信息。原始欧拉视频放大技术(EVM方法)将输入的视频由RGB颜色空间转换为YIQ颜色空间,对视频的YIQ三个通道进行运动放大处理,这样的处理过程十分耗时。在原方法的基础上,分别提出... 详细信息

通过放大视频中的微小运动,可以展现一些肉眼不可见的运动信息。原始欧拉视频放大技术(EVM方法)将输入的视频由RGB颜色空间转换为YIQ颜色空间,对视频的YIQ三个通道进行运动放大处理,这样的处理过程十分耗时。在原方法的基础上,分别提出了基于RGB颜色空间和基于Y通道的运动放大加速方法。将Y通道方法、RGB方法和EVM方法进行实验对比,结果表明:RGB方法相对EVM方法在处理速度方面有所提升,但是运动放大效果差别较大;Y通道方法相对于EVM方法在处理速度方面得到了明显的提升,而且在放大效果方面基本保持一致。

关键词：微小运动欧拉视频放大 RGB颜色空间 YIQ颜色空间运动放大

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基于S变换的非平稳微小运动自动放大

计算机应用 2017年第5期37卷 1460-1465页

作者：雷林李乐鹏杨敏董方敏孙水发湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002 广东省粤电集团有限公司天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂贵州兴义562400

现有的欧拉视频微小运动放大方法没有考虑视频中运动信息的自动检测,在实现运动放大时需要人为选取感兴趣运动信息处理的合适参数,比如滤波器截止频率、放大倍数等。对于一般的视频,通常无法直观地确定这些参数,而是通过试错来完成。为... 详细信息

现有的欧拉视频微小运动放大方法没有考虑视频中运动信息的自动检测,在实现运动放大时需要人为选取感兴趣运动信息处理的合适参数,比如滤波器截止频率、放大倍数等。对于一般的视频,通常无法直观地确定这些参数,而是通过试错来完成。为此,基于S变换提出了一种视频序列中非平稳微小运动的自动放大方法:基于S变换自动确定带通滤波器的即时相关参数并设计了相应的动态滤波器,在此基础上实现了视频微小运动的全自动放大。首先,通过S变换分析出视频中微小运动在各个时刻的瞬时频率;然后,对视频在不同时刻呈现不同频率的情况进行动态带通滤波处理;最后,放大经过带通滤波后的感兴趣运动信息,实现微小运动放大。此外,对于抗噪性能分析,提出了一种视频区域信噪比评价方法。实验结果表明,所提方法在对实际视频进行放大处理时,能够根据运动信息频率的变化自动地获取滤波器、放大倍数等参数,无需人工参与;运动放大后可以动态地展现运动目标的放大效果。同时,准确的动态滤波器在一定程度上能够抑制噪声干扰,使得运动放大效果更加理想。

关键词：欧拉视频放大 S变换自动检测动态带通滤波信噪比

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基于欧拉放大的桡动脉脉搏波提取方法

合肥工业大学学报（自然科学版） 2021年第1期44卷 47-53页

作者：李江山杨学志吴秀金兢合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 工业安全与应急技术安徽省重点实验室安徽合肥230601

脉搏波是反映人体心血管状况的重要参数,基于视频的非接触式脉搏波检测在医疗健康领域具有重要的研究价值。针对目前非接触式脉搏波提取方法存在检测不准确、受光照影响较大等问题,文章提出了一种基于欧拉放大的桡动脉脉搏波提取方法。... 详细信息

脉搏波是反映人体心血管状况的重要参数,基于视频的非接触式脉搏波检测在医疗健康领域具有重要的研究价值。针对目前非接触式脉搏波提取方法存在检测不准确、受光照影响较大等问题,文章提出了一种基于欧拉放大的桡动脉脉搏波提取方法。利用欧拉放大算法放大手腕处桡动脉的微小搏动信号;对放大后的视频进行分块,计算每个子块的时域信噪比(signal to noise ratio,SNR),将SNR最高的区域作为感兴趣区域;利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法来分离感兴趣区域中的脉搏波信号和环境噪声,进而通过功率谱估计方法对脉搏波信号进行分析,以获取脉搏波对应的心率值;在多组实验数据集上对该方法进行测试,以经典的脉搏波检测设备提取的脉搏波为真实值,分别在自然光、日光灯和弱光等不同场景下与最新的基于色度信息分析的脉搏波提取方法和基于人脸视频的脉搏波提取方法进行对比。实验结果表明:该文方法提取的脉搏波与脉搏波检测设备提取的脉搏波具有更高的一致性,在自然光、日光灯和室内弱光等不同场景下分别能达到98.60%、92.10%、90.60%的准确率;相比于其他方法,该方法在3种场景下提取脉搏波的准确率提升均大于1%,提高了非接触式脉搏波提取的性能。

关键词：欧拉视频放大脉搏波桡动脉心率非接触式