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SketchAR 的计算机视觉工程师 Mikhail Kopeliovich 在智能系统大会 IntelliSys 2019 上展示了他关于基于摄像头的心率评估的研究成果。此次活动于9月5日至6日在伦敦举行。
来自50多个国家的研究人员和工程师，以及Google、Intel等多家IT公司参加了本次大会。Mikhail Kopeliovich 与 Mikhail Petrushan 展示的研究详细回顾了目前流行的视频心率评估算法和方法。他们分析了这些算法的不同组合方式，并给出了其中最准确的方案。
Mikhail Kopeliovich，SketchAR 计算机视觉工程师，博士研究生。
基于摄像头的心率评估中的色彩信号处理方法
作者（SketchAR）：Mikhail Kopeliovich，Mikhail Petrushan。
摘要
计算机视觉方法已被广泛应用于健康辅助和医学诊断领域。光电容积描记法（PPG）就是其中一种方法，它通过分析由血管内血容量变化引起的皮肤颜色细微变化，实现非接触式心率估测。摄像头捕捉到的这种皮肤颜色变化被称为色彩信号。根据近期研究，一些PPG方法可以应用于普通网络摄像头拍摄的视频数据，并达到足够的精度，因此被认为有潜力应用于居家或办公环境下的长期健康监测。在本研究中，我们评估了常用的基于摄像头PPG的信号处理方法的准确性，以及这些方法与预处理、后处理滤波算法各种组合下的新型改进方案的准确性。特别是，我们采用了基于高斯平滑和傅里叶谱时域平均的扩展傅里叶分析方法来估测心率。
该论文发表于 Advances in Intelligent Systems and Computing 期刊。
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