Abstract-Non-kontakt uppskattning av andningsmönster (RP) och andningshastighet (RR) har flera tillämpningar. Befintliga metoder för RP- och RR-mätning ingår i en av de tre kategorierna – (i) uppskattning genom mätning av nasala luftflöden, (ii) uppskattning från videobaserad fjärrfotoplethysmografi och (iii) uppskattning genom mätning av rörelse som induceras av andning med hjälp av rörelsedetektorer. Dessa metoder kräver dock specialiserade sensorer, är beräkning dyrt och / eller kritiskt beroende av val av en region av intresse (ROI) för bearbetning. I detta dokument beskrivs en allmän ram för att uppskatta en periodisk signal som kör bullriga LTI-kanaler parallellt med okänd dynamik. Metoden tillämpas sedan för att härleda en beräknings billigt metod för att uppskatta RP med hjälp av 2D-kameror som inte är kritiskt beroende av ROI. RP uppskattas genom att avbilda förändringarna i det reflekterade ljuset som orsakas av andning-inducerad rörelse. Varje rumslig plats i kamerans synfält är modellerad som en ljudkorrupterad linjär tidsinvariant (LTI) mätkanal med okänd systemdynamik, driven av en enda genererande andningssignal. Uppskattningen av RP är kastad som en blind dekonvolution problem och löses genom en metod som omfattar subrymd projektion och statistisk aggregering. Experiment utförs på 31 friska försökspersoner genom att generera flera RP och jämföra de föreslagna uppskattningarna med samtidigt förvärvad marksanning från en impedanspneumografienhet. Den föreslagna uppskattaren instämmer väl med marksanningen i fråga om korrelationsmått, trots variation i klädmönster, synvinkel och ROI. Index Terms-Non-contact bio-signal övervakning, andning mönster uppskattning, blind dekonvolution, andning hastighet mätning, Robust till ROI, belysning och synvinkel, ensemble aggregation.
Prathosh m.fl. I Ref föreslogs en allmän ram för uppskattning av en periodisk signal, som tillämpades för att härleda en beräkningsmässig billig metod för uppskattning av andningsmönster med hjälp av tvådimensionella kameror som inte var kritiskt beroende av intresseregionen.
Estimation of respiratory pattern from video using selective ensemble aggregation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}