基于面部视频的非接触式血流信号检测系统研究与实现的任务书.docx

基于面部视频的非接触式血流信号检测系统研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景与意义
血流信号检测是医学工程领域的重要研究方向之一。传统的血流信号检测方法通常需使用接触式的生物传感器或者直接插入导管进行检测，而这种方法严重影响了人体的舒适度和自由度。因此，非接触式血流信号检测系统研究已成为当前医学工程领域的热点，并且基于面部视频的非接触式血流信号检测系统因其便携性和易操作性被广泛关注。
面部视频非接触式血流信号检测系统是指通过摄像机采集人脸区域的视频图像，并使用计算机图像处理技术对视频图像进行处理，从而识别出人体面部微小血流变化，实现无接触的血流信号检测，对心血管疾病、脑血管疾病等疾病的诊断和干预起到了重要的作用。
基于上述的背景和意义，本文将基于面部视频的非接触式血流信号检测系统进行研究与实现，目的是掌握面部微小血流信号识别的方法和技术，为血流信号检测技术的发展做出自己的贡献。
二、研究内容和研究目标
本文将从以下几个方面进行深入研究：
1.基于面部视频的血流信号特征提取方法：通过图像处理技术获取人脸区域的血管图像，并计算血管区域内像素的平均强度值，作为面部微小血流信号的特征。
2.基于深度学习的血流信号识别算法：使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）对提取的面部微小血流信号特征进行训练，并实现血流变化的分类和识别。
3.设计和实现面部视频非接触式血流信号检测系统：基于上述的算法和方法，设计和实现一套简单易用、便携灵活的面部视频非接触式血流信号检测系统。
通过上述内容的研究，本文将达到以下的研究目标：
1.掌握基于面部视频的血流信号提取和深度学习的血流信号识别算法，具有一定的实用性和应用价值。
2.设计实现面部视频非接触式血流信号检测系统，并达到预期的测试效果，为血流信号检测技术的发展做出自己的贡献。
三、主要研究计划
1.第一阶段（1周）：查阅文献，熟悉面部微小血流信号的研究背景和研究现状，准备开展研究。
2.第二阶段（2周）：进行面部血管区域的提取和血流信号特征的计算，确定用于训练的数据集和预处理方法，并进行数据集的标注。
3.第三阶段（3周）：使用卷积神经网络对提取的面部微小血流信号特征进行训练，并进行血流变化的分类和识别。
4.第四阶段（4周）：基于设计要求和算法原理，完成面部视频非接触式血流信号检测系统的设计和实现，进行测试和验证。
5.第五阶段（2周）：总结研究成果，完成研究报告，并进行结果分析和总结。
四、研究的技术路线和实验方案
1.研究的技术路线
（1）图像预处理：首先对图像进行归一化处理，再对面部区域进行检测和截取，最后使用滤波器等技术提取血管区域。
（2）特征提取：通过计算血管区域内像素的平均强度值，作为面部微小血流信号的特征，针对不同人群进行多组实验以获取更准确的特征。
（3）深度学习算法：使用卷积神经网络对提取的面部微小血流信号特征进行训练，并实现血流变化的分类和识别。
（4）系统实现：基于设计要求和算法原理，完成面部视频非接触式血流信号检测系统的设计和实现，进行测试和验证。
2.实验方案
为了验证上述技术路线的可行性，本文将采用以下的实验方案进行实验：
（1）数据集：选取多组不同年龄、性别、健康状况的被试者，采集他们在不同情况下的面部视频，建立多组具有代表性的数据集。
（2）数据标注：对采集得到的面部视频数据进行标注，包括血流信号特征提取和训练集和测试集的划分等。
（3）特征提取：对采集得到的面部图像进行预处理和血管区域提取，计算血管区域内像素的平均强度值，作为面部微小血流信号的特征。
（4）算法实现：使用卷积神经网络对提取的面部微小血流信号特征进行训练，并实现血流变化的分类和识别。
（5）系统实现：基于设计要求和算法原理，完成面部视频非接触式血流信号检测系统的设计和实现，并进行测试和验证。
五、预期结果和意义
本文将利用基于面部视频的非接触式血流信号检测系统研究，探究面部微小血流信号识别的方法和技术，并设计实现一套简单易用、便携灵活的面部视频非接触式血流信号检测系统。
预期结果如下：
（1）达到预期的血流信号检测效果，实现在不同光线环境下的血流变化的分类和识别。
（2）掌握基于面部视频的血流信号提取和深度学习的血流信号识别算法，具有一定的实用性和应用价值。
（3）设计实现面部视频非接触式血流信号检测系统，并达到预期的测试效果，为血流信号检测技术的发展做出自己的贡献。
本研究将推进非接触式血流检测技术的发展，为医学工程领域提供新思路，并且具有较高的工程应用价值和推广价值。