作者单位
摘要
北京理工大学光电学院精密光电测试仪器与技术北京市重点实验室, 北京 100081
针对现有活体皮肤检测方法精度不高、实时性较差的问题,提出一种基于超像素分割的成像式光电容积描记(IPPG)活体皮肤检测(SPASD)算法。利用零参数简单线性迭代聚类算法将图像分割为多个超像素子块;然后通过IPPG技术并行提取各子块中的脉搏波信号;最后利用支持向量机对提取到的信号进行训练分类,进而实现活体皮肤的实时检测。实验结果表明,SPASD算法可以有效提高活体皮肤的检测精度和实时性,其检测精度达92.02%。所提方法在人脸防骗、非接触生理信号检测、面部表情识别等领域具有应用前景。
图像处理 模式识别 成像系统 成像式光电容积描记 活体皮肤检测 超像素 
光学学报
2020, 40(13): 1310001
作者单位
摘要
1 北京理工大学光电学院精密光电测试仪器与技术北京市重点实验室, 北京 100081
2 北方信息控制研究院集团有限公司, 南京 211153
非接触式心冲击描记术(BCG)通过测量血液循环过程中血液对血管壁产生的周期性压力来测量心率。这种压力会引起包括头部在内的身体各部位周期性弱机械运动,这种运动十分微弱,并且从身体运动中提取的BCG信号有着较低的信噪比,限制了其心率的测量精度。利用光学杠杆放大头部运动(Optical lever amplified BCG,OLA-BCG),提出了一种非接触式高精度心率检测算法。该方法以激光作为主动光源,结合附着在头部的平面镜,实现头部运动的放大;同时利用加权质心跟踪算法提取头部运动轨迹并采用独立成分分析过滤掉干扰噪声,得到BCG信号。最后,对提取的BCG信号进行频谱分析,计算出心率值。实验结果表明,OLA-BCG方法可以有效提高从头部运动中提取的BCG信号的信噪比和心率的测量精度。
医用光学 成像系统 心冲击描记技术 头部运动 非接触 
中国激光
2020, 47(2): 0207042

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