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基于单目视觉的脉搏信号检测研究的中期报告
一、研究背景
随着智能穿戴设备的普及，日常健康监测已成为一种趋势，其中包括对脉搏信号的监测，可以提供人体生理信息，有助于诊断和分析一些疾病。传统的脉搏信号检测需要依赖专用的传感器设备，不便于随时随地的监测，而利用单目视觉技术进行脉搏信号监测，则无需接触式传感器，且可快速准确的实现监测。
二、主要工作进展
本研究的主要工作包括：采集不同个体的脉搏视频数据并标注，建立相关算法模型，评估模型的性能和可行性。
1.脉搏视频数据采集
通过普通手机的摄像头，对不同个体的手腕部位进行采集，并记录下人体信息如性别、年龄等，共采集了500多个样本。对于每个样本，采集20秒的视频，分为静态和动态两个阶段。其中，开始的10秒内为静态阶段，要求被试者尽可能保持手和手腕的稳定静止；后10秒为动态阶段，让被试者尽可能按照某种节奏（如轻敲桌面、拍手）进行动作，并记录下动作的时序信息。
2.算法模型建立
基于OpenCV和Python等工具，对采集的视频数据进行处理和分析。首先，将视频帧转换为灰度图像，并进行预处理，包括增强对比度、提取感兴趣区域（ROI）、去掉噪声等步骤。其次，通过差分法得到经过预处理后的连续视频帧的差分图像（即相邻帧的灰度值差），利用像素变换技术构建出特征序列。最后，采用时序分类和机器学习算法（如支持向量机、k最近邻算法等）对特征序列进行分析和分类，得到不同样本的脉搏信号。
3.模型评估和测试
在模型建立的过程中，采用5倍交叉验证的方法，对模型进行训练和测试。结果表明，该方法可以在较高的准确率下实现对不同个体的脉搏信号的检测和监测。同时，在实验过程中发现，静态状态下对于脉搏信号的提取相对稳定，但在动态状态下，各个个体之间存在一定差异，需要进行更多的研究和探索。
三、结论与展望
本研究已初步探索了基于单目视觉的脉搏信号检测技术，取得了一定的成果。未来的工作中，还需要进一步优化算法模型，提高模型的准确率和鲁棒性；同时通过更多的研究和探索，探索如何在动态情况下更准确的提取脉搏信号等。