摘要
我们提出了一种简单且低成本的方法,仅通过普通网络摄像头即可实现多种生理参数的测量。通过对视频记录中颜色通道进行独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA),成功提取了面部区域的血容量脉搏信号。随后,我们量化并比较了心率(HR)、呼吸频率以及心率变异性(HRV,作为心脏自主神经活动的指标),结果与经美国食品药品监督管理局(FDA)批准的传感器所测得的数据高度一致。各项生理参数的测量结果均表现出极高的吻合度。该技术在推动个人健康管理与远程医疗领域具有广阔的应用前景。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| photoplethysmography-ppg-heart-rate-1 | ICA | MAE: 4.39 MAPE (%): 4.30% Pearson Correlation: 0.82 RMSE: 11.60 |
| photoplethysmography-ppg-heart-rate-2 | ICA | MAE: 7.96 MAPE (%): 9.20% Pearson Correlation: 0.51 RMSE: 14.02 |