Heart rate (HR) is an important indicator of human health status. Traditional
heart rate measurement methods rely on contact-based sensors or electrodes, which are
inconvenient and troublesome for users. Remote sensing of the photo-plephysmography
(PPG) signal using a video camera provides a promising means to monitor vital signs
of people without the need of any physical contact. However, until recently, most of
the literature papers approaching this problem have only reported results from o -line
recording videos taken under well controlled environments. In the thesis, we propose
a method to improve HR measurement accuracy under challenging environments involving
factors such as subjects movement, complicated facial models (i.e., hair, glass,
beards, etc.), subjects' distance to camera, and low illumination condition. We also
build a framework for real-time measuring system and construct a stable model for
recording and displaying results for long term heart rate monitoring. We tested our
system on challenging dataset, and demonstrated that our method not only deals with
real-time, on-line measurement tasks, but also outperforms others' works.
심박동수는 사람의 건강 상태를 잘 나타낼 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 기존의 심박동 측정방법들은 센서나 전극 등을 인체에 직접 접촉을 하도록 요구되어왔기 때문에 사용자가 사용하기에는 불편함을 느낄 수 있었다.광자혈량측정법(PPG) 에서 사용되어지는 신호를 카메라를 이용한 원격 센싱을 통해 얻을 수 있다는 것은 어떠한 신체적 접촉 없이도 사람의 생체 신호를 관측할 수 있는 방법을 제시한다고 할 수 있다.그러나, 기존에 발표된 대부분의 연구들은 잘 조성된 환경에서 녹화된 영상을 처리함으로써 이러한 문제점을 해결하려 노력했다.이 논문에서 우리는 대상의 움직임, 복잡한 얼굴모델 (머리, 안경, 턱수염 등), 대상과의 일정거리, 낮은 조도와 같은 어려운 환경에서도 사람의 심박동을 보다 정확히 측정할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.또한, 오랜 시간동안 안정되게 심박동을 측정하고 디스플레이 할 수 있는 실시간 심박수 측정 모델을 세운다.
