Stefano Cristoforetti
Extraktion der Pulskurve aus Videodaten
email: stefano.cristoforetti@htl-klu.at
Deutsch
Eine medizinische Untersuchung
hat auf viele Menschen unmittelbare, stressbedingte Auswirkungen
auf deren Vitalwerte wie den Puls, was bei einer direkten
Pulsmessung zu fehlerhaften Ergebnissen führen kann. Eine
indirekte, kontaktlose Pulsmessung vermeidet diese Fehlerquellen
und könnte sowohl im Forschungsbereich (Blindstudien) wie auch im
medizinischen Alltag sinnvoll eingesetzt werden. Ziel ist es
daher, einen Algorithmus zu entwickeln, der den Puls einer Person
kontaktlos aus einem Videostream, der das Gesicht der Person
kontinuierlich erfasst, ermittelt. Die rückwirkungslose Messung
soll Störeinflüsse wie Nervosität, Stress und Bewegungsartefakte
in der Pulsmessung reduzieren und ermöglicht den unbemerkten
Einsatz, wie dies etwa in psychologischen Blindstudien sinnvoll
sein kann.
Englisch
A medical examination have
direct, stress-related effects on the vital signs such as the
heart frequency for many people, which may result in direct pulse
measurement in erroneous results. An indirect and contactless
pulse measurement avoids these error sources and could be used in
research area, e.g. psychological blind studies, as well as in
everyday medical life sensibly. The aim of our project is
therefore to develop an algorithm that can measure the heart
frequency of a person contactless in a video stream and
continuously captures the face of the person that has been
detected. The non-reactive measurement is intended to detect
disturbing influences such as nervousness, stress and movement
artifacts in pulse measurement and enables unnoticed use.
Unser Projekt wird bearbeitet und erstellt an der HTL Mössingerstraße.
Dieses Projekt wird gemeinsam mit der FH Kärnten durchgeführt.
Hier haben Sie die Möglichkeit einen Blick in die Welt der
videobasierten Pulsmessung zu werfen. Unter anderem werden
folgende Fragen beantwortet:
- WIE funktioniert die
videobasierte Pulsmessung?
- WAS braucht man für die
videobasierte Pulsmessung?
- WARUM funktioniert die
videobasierte Pulsmessung?
Unser Projekt besteht grundsätzlich aus 3 großen Bereichen:
- Videoerfassung bzw. Videoverarbeitung
-
Signalverarbeitung
- Grafische Benutzeroberfläche
(GUI)
Für die Videoerfassung wird eine Webcam benötigt. Die
Videoverarbeitung gliedert sich in die Gesichtserkennung,
Regionseingrenzung sowie die eigentliche Pulsmessung in MATLAB.
Die Gesichtserkennung erfolgt mit der Viola-Jones-Methode,
einem mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und dem
KLT-Algorithmus. Die Signalverarbeitung und die Grafische
Benutzeroberfläche gliedern sich in Filterung des Signals und
die Ermittlung der Pulsfrequenz aus der Pulskurve durch die
Fast-Fourier-Transformation (FFT) bzw. die Erstellung einer
GUI, die Darstellung der Pulskurve und der relevanten Größen
(Pulsfrequenz) und diverse Einstellungen, die noch festgelegt
werden.
Um überhaupt Videodaten zu erhalten wird eine Kamera zur Videoerfassung benötigt. Die Videodaten werden dann in Matlab verarbeitet. Als Erstes wird eine vorgefertigte Gesichtserkennung eingerichtet, die das Gesicht schnell erkennen soll. Da die Messung der Pulsfrequenz über dem ganzen Gesicht nur eingeschränkt funktionieren würde, wird die Region mittels einer selbst entwickelten Funktion auf die Stirn eingegrenzt. In dieser Region wird dann durch Ermittlung des Grünkanalwertes die Pulsfrequenz gemessen.
Die aus den Videodaten ermittelte Pulskurve wird nun mit Methoden der digitalen Signalverarbeitung weiterverarbeitet. Im Zuge der Verarbeitung wird das Signal interpoliert, gefiltert und mittels einer FFT (Fast Fourier Transformation) analysiert. Die Pulskurve und die ermittelte Pulsfrequenz sowie der Videostream werden dann in einer grafischen Benutzeroberfläche dargestellt.
email: stefano.cristoforetti@htl-klu.at
email: mara.wuggenig@htl-klu.at
email: pierre.elbischger@htl-klu.at