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基於人臉特徵點追蹤之多人心率及呼吸率檢測方法

為了解決Garmin Express的問題，作者張閔翔 這樣論述：

臨床上病人的生理訊號量測多以接觸式裝置來進行量測，但少部分族群並不適合長期配戴，例如：燒燙傷病患、新生兒…等。近年來，有許多學者提出了基於電腦視覺的非接觸式心率及呼吸率偵測技術，然而這些技術大多只能偵測單一對象，單一生理訊號(呼吸率或心率)。緣此，本文提出一種基於頭部震盪之多人心率及呼吸率檢測方法，首先，會利用質心追蹤演算法對多目標進行追蹤及定位，根據人臉上的特徵點利用光流法找出時間序列上的移動軌跡，並使用經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)降低訊號中的高頻雜訊，再使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA

)找出重要的成分，最後進行頻域分析選出適合的通道後，利用峰值檢測計算出心率以及呼吸率。我們透過實驗來驗證本論文所提方法的準確率，首先我們使用MAHNOB-HCI資料集的影片來進行驗證，並與不同的方法進行比較，結果顯示本方法的均方根誤差為每分鐘5下以內，呼吸率的均方根誤差為每分鐘3下以內。同時我們也進行不同光源的實驗，其中會與接觸式的生理訊號量測儀器(Garmin vívoactive 4S)進行比較，所得到的結果較Thomas及Gastel準確，並且在亮度較低的情況可有效地測量。我們也進一步評估本方法在不同膚色人種的量測結果，結果顯示本方法仍能在不同膚色的使用者中有效的量測出心率及呼吸率。另外

，本文透過不同的距離測試實驗，找出在0.5-1公尺內擁有好的測量效果，最佳量測的極限人臉解析度大小為77.8×103.4像素值，也就是不論有多少位使用者，在不考慮機器性能的前提下，只要人臉解析度大於上述像素值，皆可有效地透過本系統進行生理訊號的測量。