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系統識別號 U0002-1106201421373500
中文論文名稱 非接觸式偵測心跳資訊之研究分析
英文論文名稱 Heart Beat Rate Estimation through Non-contact Detection Measuring System
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 電機工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Electrical Engineering
學年度 102
學期 2
出版年 103
研究生中文姓名 林哲遠
研究生英文姓名 Jhe-Yuan Lin
學號 601440141
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2014-05-30
論文頁數 59頁
口試委員 指導教授-詹益光
共同指導教授-曾憲威
委員-趙亮琳
委員-詹益光
委員-李揚漢
中文關鍵字 心電圖  快速傅立葉轉換  獨立成份分析法  影像處理  非接觸式 
英文關鍵字 ECG (Electrocardiograph)  Fast Fourier Transformation (FFT)  Independent Components Analysis (ICA)  Image processing  Non-contact 
學科別分類 學科別應用科學電機及電子
中文摘要 心跳資訊是臨床檢測生命參數的重要指標,現行的主流方法是採用接觸式檢測技術,非接觸式(Non-contact)的檢測是指借助外來能量,不接觸人體的方式,來檢測人體生理環境的變化。
目前一般使用於量測身體狀況參數的生理監視儀器,皆須要以有線的方式,將感測器聯結於量測者的身體上,長時間下來對量測者而言是相當不舒服的。非接觸式偵測的設備由於價格過於昂貴及取得不易,不適合在一般家庭或是個人使用。
本研究提出一套基於影像之非接觸式心跳量測方法,利用人臉對於光線吸收的變化來找出心跳,並過影像處理與獨立成份分析法將影像中隱含的資訊找出並集中,再透過頻域轉換及心跳估測等程序,達到全自動非接觸量測。
英文摘要 Clinical testing heart beat information is an important indicator of life parameters; the current mainstream approach is the use of contact detection technology. Non-contact detection refers to the use of external energy without contacting the human body to detect changes of the human body in the physiological environment.
Physiological monitor instrument is generally connecting the human body by using wired sensor to measure human body’s physical parameters; it is uncomfortable for people to using this monitoring instrument for a long time. Non-contact detection devices are not suitable for use in general household or personal, because its price is too expensive and difficult to acquire.
This study proposes a non-contact method based on video format to measure the heartbeat. It uses the information of the absorption amount of our face to various lights to predict the heartbeat; it is also through image processing and Independent Components Analysis (ICA) to find the hidden information in images and to integrate these information, and then through frequency domain transformation and heartbeat estimation procedure, to achieve a complete automatic non-contact measurement.
論文目次 目錄
致謝 I
中文摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 論文架構 2
第二章 原理與方法 3
2.1 文獻回顧 3
2.2 獨立成份分析法 5
2.2.1 引言 5
2.2.2 獨立成份分析法的基本概念 6
2.2.3 獨立成份分析法的演算流程 9
2.2.3.1 中心化 12
2.2.3.2 白化 12
2.2.3.3 定義目標函數 14
2.2.3.4 最佳化演算法 17
2.2.4 獨立成份分析法模擬 21
第三章 實驗設備及流程 23
3.1 實驗設備 23
3.2 流程簡述 24
3.3 影像前處理 26
3.3.1 色彩頻道(Color Channel) 26
3.3.2 感興趣區域(Region of Interest) 27
3.3.3 顏色直方圖(Color Histogram) 27
3.4 獨立成份分析法應用 29
3.5 心跳偵測 31
3.5.1 快速傅立葉轉換 31
3.5.2 頻譜分析 32
第四章 實驗結果與分析 37
4.1 實驗說明 37
4.2 Case 1 膚色不同的測量 37
4.2.1 實驗數據 39
4.2.2 誤差率比較 40
4.2.3 實驗結果 42
4.3 Case 2 運動前與運動後比較 42
4.3.1 實驗數據 43
4.3.2 誤差率比較 44
4.3.3 實驗結果 45
4.4 Case 3 不同量測時間 46
4.4.1 實驗數據 46
4.4.2 誤差率比較 48
4.4.3 實驗結果 50
第五章 結論與未來展望 51
參考文獻 52
附錄一 量測100次之結果 55


圖目錄
圖 2.1含氧血紅素(HbO2)與去氧血紅素(Hb)吸收光譜[5] 3
圖 2.2可見光譜 4
圖 2.3雞尾酒會問題示意圖 7
圖 2.4 獨立成份分析法簡易流程 9
圖 2.5獨立成份分析法完整流程 11
圖 2.6 FastICA最佳化演算流程[13] 20
圖 2.7 獨立成份分析法實例 21
圖 3.1 量測狀態圖[15] 23
圖 3.2 實驗流程圖 25
圖 3.3 色彩頻道表示圖 26
圖 3.4 ROI區域表示圖 27
圖 3.5 顏色直方圖範例 28
圖 3.6 RGB Raw traces示意圖 29
圖 3.7 獨立成份分析法處理過後的三個獨立成份 30
圖 3.8 Green traces轉頻譜示意圖 33
圖 3.9 Component 1轉頻譜示意圖 34
圖 3.10 Component 2轉頻譜示意圖 35
圖 3.11 Component 3轉頻譜示意圖 36
圖 4.1 受測者A 38
圖 4.2 受測者B 38
圖 4.3 受測者C 38

表目錄
表 4.1 受測者A(膚色黑)的數據 39
表 4.2 受測者B(膚色一般)的數據 39
表 4.3 受測者C(膚色白)的數據 40
表 4.4 受測者A(膚色黑)的差值與誤差率 40
表 4.5受測者B(膚色一般)的差值與誤差率 41
表 4.6 受測者C(膚色白)的差值與誤差率 41
表 4.7 Case 1差值與差值標準差 42
表 4.8 運動前的數據 43
表 4.9 運動後的數據 43
表 4.10 運動前的差值與誤差率 44
表 4.11 運動後的差值與誤差率 45
表 4.12 Case 2差值與差值標準差 45
表 4.13 測量時間:20秒的數據 46
表 4.14測量時間:10秒的數據 47
表 4.15測量時間:5秒的數據 47
表 4.16測量時間:20秒的差值與誤差率 48
表 4.17 測量時間:10秒的差值與誤差率 49
表 4.18 測量時間:5秒的差值與誤差率 49
表 4.19 Case 3差值與差值標準差 50
表 5.1 量測錯誤率 51

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