基于EVM的心率检测在微表情识别中的应用
试析微表情识别技市在观察法中的应用
试析微表情识别技市在观察法中的应用
潘峰
【期刊名称】《贵州民族大学学报：哲学社会科学版》
【年(卷),期】2014(000)003
【摘要】在后现代转向中，人类学调查资料的权威性不断遭到质疑。
微表情识别作为观察法的延伸，有助于改善受访材料失真的问题。
借用沃纳和谢弗的观察阶段划分。
文章探讨微表情识别在不断深入的田野研究进程中的应用。
【总页数】6页(P54-59)
【作者】潘峰
【作者单位】厦门城市职业学院,福建厦门361008
【正文语种】中文
【中图分类】C91-03
【相关文献】
1.试析微表情识别技术在观察法中的应用 [J], 潘峰
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微表情检测与识别技术研究
微表情检测与识别技术研究一、介绍微表情检测与识别技术微表情检测和识别技术是一种基于非言语交流方式的情感识别技术。
它可以通过感知到人类面部微表情，以此来检测和识别出人类内心深层情感的体现，从而有效提升人类与机器之间的人机交互能力，为众多领域和行业带来重大的应用和创新。
二、微表情的基本概念和分类微表情是一种威胁或有害情境下人类面部的短暂表达。
它是指那些持续时间短、肌肉收缩微小的面部表情。
由于微表情出现和消失都极快，因此很难被肉眼察觉。
微表情可以根据其出现的原因被分为情绪表达、欺骗表达和自发表达三类。
三、微表情检测技术微表情检测技术主要有两种方法：视频分析和生理传感技术。
视频分析方法是通过对视频数据的分析，检测和识别出微表情的存在；生理传感技术通过生理参数的变化来识别出微表情的存在。
四、微表情识别技术微表情识别技术采用计算机视觉和机器学习技术来识别和分析微表情，从而识别出其中蕴含的情感信息。
微表情识别技术的主要任务是从众多的微表情中识别出表达者内心所体现的情感。
五、微表情检测和识别技术的应用微表情检测和识别技术已经得到了广泛的应用。
它可以被应用到以下领域：1. 犯罪侦查领域，特别是在警方的犯罪调查和审讯过程中，检测出被讯问者的不良情绪和欺骗行为。
2. 教育领域，通过微表情检测和识别技术，更好地了解学生的情绪状态，从而进行更精准的教育和关注。
3. 医疗领域，微表情检测和识别技术可以用于自闭症、注意力不足、多动症等疾病的诊断和康复过程中。
4. 机器人和虚拟人物领域，通过微表情检测和识别技术，机器人和虚拟人物可以更好地与用户进行人机交互。
六、微表情检测和识别技术的未来发展微表情检测和识别技术的发展将面临着许多挑战和机遇。
随着技术的不断进步，微表情检测和识别技术将变得更加普及和便捷，并且在更多的领域得到广泛应用。
同时，人工智能技术的发展也将会促进微表情检测和识别技术的发展，推动其在更多领域的深入应用和创新。
七、结论微表情检测和识别技术的应用前景非常广阔，具有很强的实用价值。
微表情识别技术研究
微表情识别技术研究随着社交媒体和在线视频的普及，人们交流和表达情感的方式也在不断变化。
在人际关系中，非语言沟通的作用至关重要。
而微表情是一种极为微小的面部表情，短暂地显现出人的情绪情感。
微表情既能够在一定程度上反映出个体内在的情感状态，又能够与言语、肢体动作等多种线索相互印证，从而加深对个体情感状态的判断。
由此，微表情识别技术已经越来越受到各个领域的关注。
一、微表情的定义及背景微表情（microexpression）是一种极为微小、短暂而快速的面部表达方式，平均持续时间约为0.2秒，关键特征在于其意义明显，具有突然性、反常性和短暂性。
微表情是情感表达的关键，但是由于其短暂性和微小性，很难被普通人识别。
眨眼、抿嘴等微小表情的识别要求识别者对情感表达的敏锐度和专门训练。
因此，微表情识别技术应运而生。
它是对微表情的人工智能分析，为研究者提供了更多客观的数据，从而帮助研究者更好地了解和分析人类情感交流的本质和变化。
二、微表情识别技术的相关研究微表情识别技术的研究主要包括两个方面：认知特点研究和计算机视觉技术研究。
1.认知特点研究早期研究表明，微表情共有七种类型：愤怒、厌恶、畏惧、惊讶、快乐、悲伤和压抑。
换言之，微表情可以直接反映出人的情感状态和心理变化，进一步加深对个体心理状态的判断，因此可应用于情绪识别、视觉疲劳检测、人际交往分析等领域。
2.计算机视觉技术研究同时，计算机视觉技术的发展，使得微表情的识别可以被计算机更快、更准确地实现。
目前，在微表情识别技术的研究方面，主要的方法有：面部特征提取、动态模型预测、特征描述分析、分类器构建等。
其中，面部特征提取是最基本也是最核心的一项内容，也是计算机端最早使用的一种方法。
面部特征提取包括目标检测、特征点定位等处理操作，准确度与处理时间的长短因目标场景和处理器性能而异。
三、微表情识别技术在实际应用中的情况作为一种新兴的技术，微表情识别技术具备着广泛的应用前景。
在这个看脸的世界,测量心率也可以“刷脸”了
在这个看脸的世界，测量心率也可以“刷脸”了你的面部表情可以隐藏许多秘密，美剧 Lie to Me 介绍了一些从微表情中判断是否说谎的小技巧。
比如，超过一秒的吃惊表情都是装的，手放在眉骨附近表示羞愧，摸鼻子可能表示想要掩饰些什么……现在，科学家们发现，某些人眼无法察觉的表情变化，可能藏有健康风险的线索。
美国罗彻斯特大学最近发表了一项用网络摄像头帮助发现潜在心脏病风险的研究，发表在 Heart Rhythm Journal 上，被称为“诊断界的 FaceTime”。
这一技术主要被应用于心房颤动的诊断。
心房颤动，又称房颤，是一种常见的早期心律失常，主要症状是心房激动不规则，不产生有效的机械收缩，长时间房颤可能诱发心力衰竭。
如果心房失去收缩功能，容易形成心房血栓，导致患者致死或致残。
全世界一年中有至少 3300 万人受到房颤的威胁，而其中的 30% 并没有及时发现，获得治疗。
这种可以用于帮助诊断的网络摄像头是由罗彻斯特大学医学院的研究团队与施乐（Xerox）合作开发的，研究团队为扫描参与测试者的面部表情编写了专用的算法，可以抓取面部微小的变色情况。
摄像头通过检测绿色光谱的映像，检测人体面部血红素的变化。
这种视频监测的方法，被命名为 videoplethymography，那些肉眼难以察觉的变化，可能预示着测试者的心率失常的潜在风险。
11 位志愿者参与了测试，研究人员在测试摄像头的同时为志愿者进行常规的心电图检查，以检测 15 秒的摄像头扫描结果与实际心脏疾病风险的相关性，发现二者的结果相当符合。
研究人员宣称，那些需要接触人体测量的自动心电图检测方法的误差在 17-29% 之间，而他们的这项研究错误率仅为 20%。
考虑到这项研究仅仅是试点研究，要真正将“刷脸“诊断心脏疾病带入现实，还需纳入更具差异性的测试人群，和更多的临床实验。
而专业医生则对此表示保留意见，毕竟人命关天，没有足够的实验结果支撑，自动诊断离真正投入使用，还有很长一段距离。
基于面部视频分析的非接触式心率实时检测研究
基于面部视频分析的非接触式心率实时检测研究基于面部视频分析的非接触式心率实时检测研究摘要：心率是反映人体生理健康状况的重要指标之一。
传统的心率检测方法往往需要接触式设备，如心电图仪等，而这些传统方法对被测者存在一定的干扰和不便之处。
因此，本研究旨在利用面部视频分析的技术，实现非接触式的心率实时检测。
通过对人脸区域进行图像处理和分析，结合信号处理算法，可以准确地提取出心率信号，从而实现实时监测和分析。
关键词：心率、面部视频分析、非接触式、实时检测一、引言心率作为一个重要的生理指标，对人体健康状况的评估具有重要的意义。
传统的心率检测方法主要是通过接触式的设备来进行监测，如心电图仪等。
然而，这些传统方法需要接触皮肤，对被测者相对来说不太舒适，并且不适用于大规模监测。
因此，研究人员开始探索非接触式的心率检测方法，以提高监测的便捷性和舒适性。
二、面部视频分析的原理面部视频分析是通过对人脸图像的处理和分析来获取相关的生理信息。
在人脸图像中，脸部的皮肤颜色变化与心率之间存在一定的关联性。
当心脏收缩时，面部皮肤会接受到更多的供血，从而导致脸部皮肤颜色的微小变化。
利用这种颜色变化，可以通过图像处理和信号处理的技术，提取出心率信号。
三、心率提取算法心率提取算法是实现非接触式心率检测的关键。
首先，需要对采集的面部视频进行预处理，包括图像增强、人脸检测和跟踪等。
然后，通过选择合适的颜色通道，如红绿蓝（RGB）通道或色度饱和度亮度（HSL）通道，提取出面部皮肤的颜色信息。
接下来，利用波峰检测和频域分析等方法，从颜色信息中提取出心率信号。
最后，对心率信号进行去噪和滤波等处理，得到准确的心率值。
四、实验设计与结果分析本研究选取了一批志愿者作为被试对象，对其进行非接触式心率实时检测。
实验过程中，被试者坐立不动，面部被电脑摄像头拍摄，并与心电图仪同步记录。
通过对采集的面部视频进行处理，并运用心率提取算法，成功地提取出被试者的心率信号，并与心电图仪数据进行对比。
基于神经网络的心率识别技术研究
基于神经网络的心率识别技术研究心率是衡量人体健康的重要指标之一。
当我们进行运动、感知情绪、睡眠时，心率会有不同的变化。
因此，对心率的准确监测和识别对人体健康至关重要。
随着科技的不断进步，现在基于神经网络的心率识别技术也逐渐成熟，能够更加准确地识别不同心率状态。
一、心率概述心率描述的是心脏每分钟跳动的次数，通常用bpm (beats per minute)表示。
正常人的心率通常在60-100 bpm之间。
在每天的不同时间，心率也会有所不同。
例如，当人体处于放松状态时，心率会相对较低，而在体育锻炼过程中，心率会升高，以满足人体的需求。
现在随着社会的快节奏、生活压力的增大以及人们对健康的更加关注，越来越多的人将心率作为衡量自己健康的指标之一，因此精确的心率识别技术变得格外重要。
二、神经网络神经网络可以模拟人类神经系统的工作原理，通过多个节点之间的信号传递和计算得到输出。
它具有优秀的模式识别和预测能力，在许多领域都有广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
神经网络的一个重要的特点是，它可以进行“学习”。
也就是说，神经网络可以通过输入输出的数据，进行调整和优化。
这样就可以逐渐提高神经网络的准确性和稳定性。
三、基于神经网络的心率识别技术研究心率识别技术在目前的医疗健康领域已经有广泛的应用。
传统的心率监测技术依靠体表的心电图进行测量，但是需要接触皮肤，操作比较繁琐，监测时间也相对较长。
基于神经网络的心率识别技术则更为方便快捷，能够通过无线传感器等设备，实时监测心率数据。
基于神经网络的心率识别技术主要分为以下两个步骤：1. 数据获取和预处理在进行神经网络的训练之前，首先需要通过传感器、心电图等仪器，获取心率数据。
这些数据通常包括：心率数值、时间戳、个人信息等相关内容。
在获取数据后，还需要进行数据的清洗和预处理。
通常这个过程中会使用最小二乘法、FFT、小波变换等传统的处理方法，以便提高数据质量，减少冗余信息和噪音。
微表情检测及应用简介
浅谈微表情检测方法和应用姓名：学号：日期：微表情是指人类在极短的时间内（约1/25秒至1/15秒）出现的极其细微的面部表情，是我们在面对外部环境的刺激时不经意间透露出的真实情感。
迄今为止，对于微表情的研究远没有达到一个可靠且全面的共识，但随着近年来计算机视觉技术的飞速发展，对微表情检测的研究也逐渐取得了长足的进步。
本文将阐述微表情检测的实现方法，并展望其未来可能的应用领域。
一、微表情检测的实现方法微表情检测方法主要包括五个步骤：数据采集、预处理、特征提取、建模与分类、检测与分析。
1.数据采集：收集大量含有人脸表情的图像或视频数据。
这些数据可以通过摄像头实时捕捉，也可以从公共数据集中获取。
为提升数据的多样性及可靠性，数据采集过程中应注意保证各种表情、年龄、性别、种族等方面的代表性。
2.预处理：在采集的数据中，通过人脸检测和对齐技术，实现对人脸图像的准确提取及规范化处理。
3.特征提取：从规范化后的人脸图像中提取微表情的特征。
目前，特征提取方法主要包括传统人工设计特征和基于深度学习的特征提取。
传统方法包括局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）、光流法（Optical Flow）等；而基于深度学习的方法，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）进行特征学习。
（1）传统方法：局部二值模式(LBP) 是一种简单但极具表达力的面部纹理描述符，通过对比领域像素值差异来提取图像纹理信息。
光流法是通过计算图像序列中相邻帧之间像素的运动来描述面部动态表情变化。
这两种方法凭借较低的计算复杂度和易实施性，在微表情检测领域取得了初步成果。
（2）基于深度学习的方法：随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）已被证明具有优越的特征提取能力。
在微表情检测任务中，由于序列数据的时序信息对于微表情特征的表达至关重要，因此常采用时序卷积神经网络（Temporal Convolutional Networks, TCN）或者长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等时序模型进行特征提取。
基于心率变异性的情绪识别研究
生物医学工程研究ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈ２０２０，３９（２）：１２８～１３２ＤＯＩ １０．１９５２９／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７２－６２７８．２０２０．０２．０４天津市教委科研计划项目（２０１９ＫＪ０２３）。
△通信作者 Ｅｍａｉｌ：ｃｈｅｎｒｕｉｊｕａｎ＠ｔｊｐｕ．ｅｄｕ．ｃｎ基于心率变异性的情绪识别研究易慧１，陈瑞娟１△，邓光华１，胡淑芬１，肖淑绵１，王慧泉１，２（１．天津工业大学生命科学学院，天津３００３８７；２．天津市光电检测技术与系统重点实验室，天津工业大学，天津３００３８７）摘要：为探究不同情绪下的自主神经系统的特征变化，本研究基于心率变异性的特征信息研究了不同情绪的分类识别。
采集了恬静、气愤、悲伤、恐惧、厌恶、平静、惊奇、搞笑等八种情绪的心电信号，采用小波变换去除噪声干扰，提取了心率变异性的时域、频域等特征参数，并利用支持向量机算法实现了情绪分类。
结果表明，本研究方法对于情绪识别具有较高准确性，通过优化支持向量机的参数，对于不同情绪的识别精度可达到６０％～７５％。
基于心率变异性的特征信息进行多种情绪的分类识别方法在影片的测评、培训效果评价等方面具有重要意义。
关键词：情绪识别；心率变异性；小波变换；支持向量机；心电中图分类号：Ｒ３１８ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２ ６２７８（２０２０）０２ ０１２８ ０５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｈｅａｒｔｒａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙＹＩＨｕｉ１，ＣＨＥＮＲｕｉｊｕａｎ１，ＤＥＮＧＧｕａｎｇｈｕａ１，ＨＵＳｈｕｆｅｎ１，ＸＩＡＯＳｈｕｍｉａｎ１，ＷａｎｇＨｕｉｑｕａｎ１，２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＬｉｆｅＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＴｉａｎｊｉｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３８７，Ｃｈｉｎａ；２．ＴｉａｎｊｉｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃＴｅｓｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＳｙｓｔｅｍ，ＴｉａｎｊｉｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３８７）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｈａｎｇｅｓｏｆａｕｔｏｎｏｍｉｃｎｅｒｖｏｕｓｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｍｏｔｉｏｎｓ，ｅｍｏｔｉｏｎｓｗｅｒｅｃｌａｓ ｓｉｆｉｅｄａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｈｅａｒｔｒａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ（ＨＲＶ）．Ｗｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈ（ＥＣＧ）ｓｉｇ ｎａｌｓｏｆｅｉｇｈｔｅｍｏｔｉｏｎｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｑｕｉｅｔ，ａｎｇｅｒ，ｓａｄｎｅｓｓ，ｆｅａｒ，ｄｉｓｇｕｓｔ，ｃａｌｍｎｅｓｓ，ｓｕｒｐｒｉｓｅａｎｄａｍｕｓｅｍｅｎｔ，ｕｓｅｄｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｒｅｍｏｖｅｎｏｉｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＨＲＶｉｎｔｉｍｅｄｏｍａｉｎａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ａｎｄｅｍｏｔｉｏｎｃｌａｓ ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗａｓｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｗａｓａｃｃｕｒａｔｅｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃ ｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒｅａｃｈｅｄｔｏ６０％～７５％ｂｙｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓａｎｄａｄｊｕｓｔｉｎｇｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｙｖａｒｉｏｕｓｅｍｏｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｈｅａｒｔｒａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｉｎｆｉｌｍｅｖａｌ ｕａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｉｎｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｈｅａｒｔｒａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ；Ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ；Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈ１ 引 言情绪在人们生活中扮演重要角色，它影响着人们的行为，人机情感交互的关键技术之一是情绪识别，引发“情感计算”的出现［１］，情绪识别是对他人情绪状态进行识别和解释的方法［２］，近年来这一领域正逐渐成为研究热点。
微表情识别技术在情感智能中的应用研究
微表情识别技术在情感智能中的应用研究近年来，情感智能作为人工智能领域的一个重要研究方向，吸引了越来越多的关注。
而微表情识别技术作为情感智能领域的重要技术之一，能够准确地捕捉和识别人们面部微表情中蕴含的情感信息，成为情感智能的关键之一。
本文将就微表情识别技术在情感智能中的应用进行深入探讨。
首先，我们来介绍一下微表情，微表情指的是面部肌肉的短暂、非控制的、反应性运动，它们几乎无法通过肉眼观察察觉到。
然而，这些微小的表情往往能够反映出一个人真实的感受和情感状态。
因此，对于情感智能而言，微表情的识别和分析具有重要的意义。
微表情识别技术是利用计算机视觉和机器学习等技术手段来自动地识别和分析微表情。
通过分析面部表情的特征、动态和时间序列等信息，微表情识别技术可以将微表情分类为七种基本情绪，如愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和蔑视。
通过对微表情进行准确的识别，可以帮助人们更好地理解他人的情感状态，从而提高沟通和交流的效果。
在情感智能领域中，微表情识别技术有着广泛的应用价值。
首先，微表情识别技术在情感识别与理解方面起到了关键作用。
通过对微表情的识别和分析，可以准确判断一个人当前的情感状态，包括喜怒哀乐等。
同时，还能够识别隐藏在表面情感之下的真实感受，帮助人们更好地理解他人。
这对于人机交互、情感辅助诊断等方面具有重要意义。
其次，微表情识别技术在心理疾病诊断和预防方面也发挥着重要作用。
许多心理疾病患者往往会掩饰自己的真实情感，这使得传统的疾病诊断方法无法得到准确的结果。
而通过微表情识别技术，可以客观地捕捉到患者真实的情感状态，帮助医生准确诊断疾病，并进行个性化的治疗。
此外，微表情识别技术还可以应用于心理学和社会学的研究中。
通过对微表情的分析，可以更深入地理解人类的情感和行为，并对社会心理进行深入研究。
例如，在组织管理中，通过分析员工的微表情变化，可以更好地评估其工作满意度和情绪变化，进而采取相应的管理措施。
然而，微表情识别技术在实际应用中仍面临着一些挑战。
基于心电信号的情绪识别与情感分析研究
基于心电信号的情绪识别与情感分析研究概述：情绪是人类日常交流和行为的重要组成部分。
传统的情绪识别方法主要依赖于面部表情、语音信号和文本内容等。
然而，这些方法在一些实际场景中存在一定的局限性。
近年来，基于心电信号的情绪识别与情感分析方法引起了广泛关注。
心电信号作为一种非语言、自然、实时的生理信息源，能够提供更加客观、准确的情绪识别和情感分析结果。
1. 心电信号与情绪之间的联系心电信号是记录心脏电活动的一种生理信号，包含心跳间隔时间序列。
研究表明，心电信号与情绪之间存在一定的关联性。
当人处于不同的情绪状态下，心电信号的特征表现出明显的差异。
例如，愉快的情绪通常与心跳的平均时间间隔较短有关，而焦虑和悲伤的情绪则常伴随着心跳的不规则性增加。
2. 基于心电信号的情绪识别方法基于心电信号的情绪识别方法可分为特征提取和分类器构建两个步骤。
2.1 特征提取在心电信号中，心跳间隔时间序列是构成情绪信息的重要指标。
特征提取的目标是从心跳间隔时间序列中提取出能反映情绪特征的定量指标。
常用的特征包括时间域特征（如平均心跳间隔、标准差）和频域特征（如心率变异性、低频/高频比）等。
2.2 分类器构建特征提取完毕后，需要构建分类器对情绪进行识别。
常用的分类器包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些分类器通过训练样本集来学习分类规则，从而实现将心电信号划分为不同的情绪类别。
3. 情感分析的应用领域基于心电信号的情绪识别与情感分析方法具有广泛的应用前景。
3.1 个人健康管理情感状态是人体健康的重要指标之一。
借助于心电信号的情绪识别与情感分析技术，个人可以实时了解自己的情感状态，并进行相关调节，从而改善心理健康。
3.2 用户体验评价在产品设计和用户体验评价中，情感分析可以提供更加客观的数据支持。
通过分析用户在使用产品过程中的心电信号，可以更好地了解用户的情绪变化和体验感受，从而进行产品改进。
3.3 心理辅助治疗情感分析技术可以作为心理辅助治疗的有效手段。
基于人体微表情识别的情绪智能采集算法
基于人体微表情识别的情绪智能采集算法随着人工智能的不断发展，情感智能也逐渐成为研究热点。
人的情感对于交流、合作、决策等方面都有着重要的作用，而情感智能则可以帮助人们更好地理解和应对他人的情感，实现更加高效的交流和合作。
在情感智能中，情绪识别和情绪智能采集是重要的研究领域，其中，基于人体微表情识别的情绪智能采集算法是一种新的研究方向。
一、人体微表情的概念和特点人体微表情是指微弱、短暂的面部表情，为人们展示了内心情感的真实状态。
人类在表面掩盖或者隐藏情绪的过程中，会出现一些瞬间的、无法控制的表情变化，这些变化被称为微表情。
微表情的特点是：时间很短，只有1/5到1/25秒的时间；微弱程度极高，通常只有人眼无法察觉的微小变化；难以控制，多数人微表情的产生是无意识的。
二、基于人体微表情的情绪识别基于人体微表情的情绪识别是一种新的情绪识别方法，通过智能算法对人体微表情进行分析和判读，了解人体内心的真实情感状态，识别出人的情绪状态并给出相应的反馈。
该技术可以在电视剧、电影、政治辩论、面试等多种场合中应用。
当然，这种技术还有很多潜在的应用领域，例如疾病的预测、虚拟现实的开发等。
三、基于人体微表情的情绪智能采集算法基于人体微表情的情绪智能采集算法结合了情绪识别和情绪自适应反馈，能够让人们更加准确地识别和表达自己的情感状态，并且能够自适应地根据情感状态进行相应的调节和反馈。
在情感学习和情感控制方面，这种智能算法具有重要的应用前景。
四、应用案例1.视频情绪监测：基于人体微表情识别技术，可以实现对视频观看者的情绪监测，进而实现个性化推荐和情景呈现。
2.心理医疗诊断：基于人体微表情识别技术，可以实现心理疾病的早期诊断，并且辅助心理治疗，改善疾病的症状。
3.智能助手：基于人体微表情识别技术，可以实现智能助手的情感交互，使得人机交互更加自然和高效。
五、未来展望人体微表情识别技术的应用领域还有很大的发展空间。
在未来，人体微表情的识别金额应用范围将会更加广泛，例如面部表情检测、心理健康辅助等应用领域。
心跳识别方法以及基于心跳识别的生物识别机器人[发明专利]
![心跳识别方法以及基于心跳识别的生物识别机器人[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3ae42d36cd1755270722192e453610661ed95a1f.png)
(10)申请公布号(43)申请公布日 (21)申请号 201510688817.7(22)申请日 2015.10.23A61B 5/024(2006.01)A61B 5/0402(2006.01)(71)申请人江苏久祥汽车电器集团有限公司地址221000 江苏省徐州市睢宁县经济开发区前进路99号(72)发明人王慧 周进 张义民 王丙祥王玲(54)发明名称心跳识别方法以及基于心跳识别的生物识别机器人(57)摘要一种心跳识别方法，由心跳传感器对人体心跳进行实时检测，并通过处理器将检测到的信号形成连续的心电波形图；对心电波形图的拐点取值MAX(x n 、y n )并获得坐标ASSIST(X n-1、Y n -Y n-1)，对被识别人提取心跳信号，获得ASSIST 检测后与数据库进行配对确定是否验证通过。
本发明以人体心跳心律作为识别特征，用户的心跳无法在本人不同意的情况下被其他人挪用或夺取，其具有较高的安全性，并且，验证较为方便，一种基于心跳识别的生物识别机器人，利用心跳传感器获得心跳信号，以心跳心率作为验证特征信息。
本发明提供的生物识别机器人，其运行程序基于上述的心跳识别方法构建，由于人体心跳无法被盗取，其具有非常高的安全性，并且，验证操作非常便捷。
(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 105380631 A 2016.03.09C N 105380631A1.一种心跳识别方法，其特征在于，设置用于佩戴到人体手腕上的腕带，在所述腕带上内置用于检测人体心跳的心跳传感器以及用于通过无线通信方式发送电信号的发射器，将所述发射器与所述心跳传感器信号连接；设置智能设备，在所述智能设备上设置与所述发射器通信连接的接收器以及处理器，所述处理器与所述接收器信号连接；由所述心跳传感器对佩戴者的心跳进行实时检测，并通过所述处理器将检测到的心跳信号形成连续的心电波形图；对所述心电波形图的拐点取值MAX(xn 、yn)，并依次获取相邻的两个拐点中Yn-Yn-1的值与Xn-1组成新的坐标ASSIST(Xn-1、Yn-Yn-1)；在单位时间内通过所述腕带对佩戴者进行心跳检测，并通过所述处理器获得MAX(xn、y n )以及ASSIST(Xn-1、Yn-Yn-1)作为对比数据进行储存；设定所述发射器的信号强度阀值为D，当所述发射器的信号强度大于D时，由所述控制器向所述发射器发出信号启动所述心跳传感器，由所述心跳传感器开始检测佩戴者的心跳信号并传回至所述处理器上，由所述处理器将获得的心跳信号形成检测心电波形图，然后获得检测心电波形图的拐点值MAX检测(xn、yn)，将MAX检测(xn、yn)与储存的MAX(xn、yn)进行对比，当至少有五个连续拐点值相同时，由所述处理器开始计算检测心电波形图的ASSIST检测(Xn-1、Yn-Yn-1)，在所述检测心电波形图中，当全部的所述ASSIST检测(Xn-1、Yn-Yn-1)与储存的ASSIST(Xn-1、Yn-Yn-1)一致时，确定被检测符合身份；其中n为大于1的正整数。
基于人脸视频的人体心率测量方法[发明专利]
![基于人脸视频的人体心率测量方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/128f981182c4bb4cf7ec4afe04a1b0717fd5b315.png)
专利名称：基于人脸视频的人体心率测量方法专利类型：发明专利
发明人：陈圣辉,沈会良,汪密
申请号：CN202111210078.2
申请日：20211018
公开号：CN113989880A
公开日：
20220128
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了基于人脸视频的人体心率测量方法，该方法将人脸视频划分为多个时间窗口，对人脸进行追踪获得人脸区域的时间序列以及人脸的相对位移，可得到多个人脸子区域的原始脉搏波信号；把脉搏波信号划分为多个子频段信号，对每个子频段的RGB信号投影到两个正交的方向上，并对两个方向上的信号进行组合，把处理后的子频段信号根据信号强度叠加为全频段的信号；最后根据上一个时间窗口在不同心率变化模式下生成当前窗口的先验候选心率，并根据当前窗口多区域的信号功率谱修正每个候选心率的概率，最后依据取当前时间窗口相对运动求取当前时间窗口的心率。
本发明可以在脉搏波信号被人脸运动和外界光照变化干扰的情况下，可靠地测量人体的心率。
申请人：浙江大学
地址：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
国籍：CN
代理机构：杭州求是专利事务所有限公司
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基于人工智能的心率检测算法
基于人工智能的心率检测算法
蔡承贤;王伟
【期刊名称】《中国医疗器械杂志》
【年(卷),期】2010(034)001
【摘要】针对脸颊时滞图像检测人体心率的方法,提出一种新颖的基于人工智能技术的检测算法.该算法结合模糊逻辑理论,通过各采样数据点模糊隶属度的定义与计算,获得心跳发生时间点,再通过某特定时间段内的心跳次数,计算得心率.实验表明,该算法具有易操作性、精确性及鲁棒性的优点,具有一定实用价值.
【总页数】3页(P1-3)
【作者】蔡承贤;王伟
【作者单位】上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】R318.04
【相关文献】
1.基于双极心电信号心率检测算法的比较 [J], 张新治;魏辉
2.基于短时傅里叶变换的胎心音瞬时心率检测算法 [J], 冯爱玲;蔡坤
3.基于指端脉搏波视频信号的心率稳定检测算法 [J], 程敏;陈兆学
4.一种基于脸部视频及脉搏特征平面的心率检测算法 [J], 关天一;宋春林
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基于权重优化卷积神经网络的非接触心率检测
基于权重优化卷积神经网络的非接触心率检测王盼孺;杨学志;刘雪南;李龙伟;王定良【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(47)4【摘要】心率是反映人体健康状况和运动状态的重要指标。
针对传统心率检测的局限性,近年来提出了许多非接触式的检测方法,其在配合条件下的效果较好,但是在有运动干扰时准确率明显下降。
针对该问题,文章结合计算机视觉与深度学习前沿理论,提出一种基于权重优化卷积神经网络的非接触心率检测方法,通过优化卷积神经网络的结构,提高网络的抗噪性能,获得更准确的心率值。
首先输入相对稳定的面部视频,然后将输入的面部视频逐帧按行取像素平均值并时域扩展得到各行子脉搏波,再使用主成分分析(principal component analysis,PCA)法与带通滤波器对各行子脉搏波组成的脉搏矩阵进行处理,最后将所得特征矩阵输入权重优化卷积神经网络学习,预测心率值。
为了验证该方法的性能优势,使用自采数据集中的2200份人脸视频样本进行实验分析,实验结果表明,文中所提方法与现有的非接触心率检测方法相比,具有更高的准确率、更强的鲁棒性。
【总页数】9页(P479-487)【作者】王盼孺;杨学志;刘雪南;李龙伟;王定良【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院;工业安全与应急技术安徽省重点实验室;合肥工业大学软件学院;中国科学技术大学第一附属医院(安徽省省立医院)心血管内科【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于移动端的非接触心率检测系统研究与设计2.基于PTZ相机的非接触式心率检测3.基于Transformer和CNN特征融合的非接触式心率检测算法4.基于多光谱成像技术的非接触式心率检测研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于人脸视频的非接触式心率测量系统
一种基于人脸视频的非接触式心率测量系统
张祺
【期刊名称】《中国新技术新产品》
【年(卷),期】2022()22
【摘要】现有的监测心率设备存在操作复杂、体积大、不能实时检测以及需要与皮肤接触等缺点,不适用于有开放式创口、手脚抖动、行动不便、不适合接触式监测的新生儿和长时间居家心率监测等患者,该文设计了一种基于人脸视频的非接触式心率测量系统。
首先,为了避免头发等其他非皮肤区域的干扰,减少不同肤色或光线过暗造成的皮肤区域提取的误差,该文提出结合基于深度学习的语义分割技术,提高了人脸图像ROI区域提取的准确性。
其次,为了降低光照变化对系统的影响,改进了基于皮肤正交模型的POS算法,提高了系统对光照变化的抗干扰性和心率信号提取的准确性。
试验证明,该方法的准确性和抗干扰性比传统方法高,对今后通过人脸视频提取更多的具有价值的医学信号有非常重要的意义。
【总页数】4页(P32-35)
【作者】张祺
【作者单位】杭州萧山技师学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于LabVIEW的人脸视频实时心率测量系统
2.基于人脸视频的非接触式心率测量研究
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5.早期高压氧治疗全聋型突发性耳聋临床疗效观察
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基于LabVIEW的人脸视频实时心率测量系统
基于LabVIEW的人脸视频实时心率测量系统
汪赟;郝秀春;李伯全
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2017(30)7
【摘要】针对目前人体的心率测量方法普遍采用传统的接触式方法,设计了一种基于LabVIEW的人脸视频非接触式实时心率测量系统.通过普通摄像头捕捉人脸图像,对每帧的图像进行3基色分离,生成R、G、B三通道图像,通过肤色模型识别人脸,确定人脸的ROI区域并提取G通道的均值,结合小波变换消除信号的基线漂移和信号的波峰检测,最后得到测量的心率值.实验结果表明,该系统与市场上使用的心率监测仪相比最大测量误差为8.22％,基本能够满足实际的测量要求,操作简单,具有较好的应用价值.
【总页数】5页(P94-98)
【作者】汪赟;郝秀春;李伯全
【作者单位】江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013;江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013;江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于LabVIEW的实时信号处理软件在随钻测量系统上的设计与应用 [J], 方娟
2.基于LabVIEW的实时信号处理软件在随钻测量系统上的设计与应用 [J], 方娟;
3.基于LabVIEW的物料体积流量实时测量系统 [J], 陶依贝;周宾;刘鹏飞;邱实;向鹏;贺文凯
4.基于LabVIEW的无线心率测量系统的设计 [J], 胡异丁;欧进发;钟滔
5.基于人脸检测器的实时视频人脸检测与跟踪 [J], 王晓红;韩娇;李珊珊
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第36卷第3期计算机仿真2019年3月文章编号:1006-9348 (2019 )03-0453-05基于E V M的心率检测在微表情识别中的应用张树诚，王笑梅(上海师范大学，上海200030)摘要:随着谎言检测的深入探究，微表情识别研究得到了很大的关注，心率变化作为体现情绪变化的另一种形式，也可能对 微表情识别有一定的影响。
研究目的是找寻心率变化和微表情的关系。
利用欧拉视频放大算法，实现非接触式心率提取，并对目前已公开的微表情数据库CAS(MEK2数据进行分析。
通过测录视频进行实验分析，提出的心率提取算法可得到 95%的准确率，对数据库数据进行心率检测的结果与表情数据进行对比，可以得到恐惧、愤怒、悲伤等情绪与心率变化存在一定关系。
关键词：欧拉视频放大算法;心率检测算法;微表情；自发微表情数据库中图分类号:TP391.4 文献标识码：BApplication of Heart Rate Detection Based on EVMin Micro-Expression RecognitionZHANG Shu-cheng，WANG Xiao-mei(Shanghai Normal University, Shanghai 200030, China)A B S T R A C T：With the deep exploration of l i e s detection,micro - expression recognition research has been a greatconcern.The changes of heart rate as a manifestation of emotional changes in another form may also have a certain impact on micro-expression recognition.The purpose of t h i s paper i s t o find the relationship between heartbeat and micro-expression.W e use Euler video amplification algorithm t o achieve non-contact heart r a t e extraction, and analyze the data in micro-expression database CAS (M E) A2 which has been published currently.By recording videosf o r experimental analysis, the r e s u l t of non-contact heart r a t e extraction can obtain 95% accuracy.And comparingthe heart r a t e results and the expression data in the database, we can get t hat there i s a certain relationship between the emotions which are fear, anger and sadness with the changes of heart rates.K E Y W O R D S：E V M；Heart-rate detected ；Micro-expression ；C A S(M E)^2l引言微表情是个人试图隐藏真实情绪时出现的快速和简短 的表达n，2]。
与正常表情相比,微表情的瞬时性使得即使受 过专业培训的专家，通过用肉眼来逐帧观察，也只能达到 47%的准确率[3]。
E k m a n首先发现了微表情,他在审査一个 心理病人的视频时，发现一个隐藏在微笑中的短暂的悲伤表 情，以此掩饰自杀的企图。
自此，微表情研究受到了越来越 多的关注,Ekm a n甚至声称微表情可能是研究谎言检测最有 突破的方向[2]。
作为传统的谎言检测系统，广泛运用的是测 谎仪,它可以监测在受试者说谎时，心率和皮肤电位信号不 由自主的变化，但这种方法会使受试者受到接触性干扰。
因此，自动和准确的微表情识别系统对解决谎言检测问题很有 帮助。
收稿日期:2017-10-30修回日期:2017-12-18目前，微表情识别已有一定的成果，如有：Simgsoo Park 等人结合放大特征点运动矢量与主动外观模型（AAM)的特 征提取法[4]$31^111Krishna等人结合欧拉视频放大算法(EVM)与定向梯度的直方图（H O G)的特征提取法[5];B.M. S.BaharTalukder等人基于自发微表情数据库（SM1C)和 MMI面部表情数据库、结合欧拉视频放大算法（EVM)和局 部二值模式-三正交平面（LBP-TO P)的特征提取法[6];0h 等人基于中科院自发微表情数据库（CASME D )、结合欧拉 视频放大算法（EVM)和局部二值模式-三正交平面（LBP- T0P)的特征提取法⑴；Elham Zarezadeh等人基于自发微表 情数据库（SMIC)和CA SM E数据库、结合欧拉视频放大算法 (EVM)和特征面法的特征提取法等[8]。
然而，目前的研究现状都是基于运动放大技术的基础上 研究微表情识别,类比于测谎仪的功能，本文试图从心率的 角度研究为表情识别技术。
为此，在将微表情和心率的检测统一在视频图像处理下时,试图寻找两者联系。
2基于图像的心率提取2.1欧拉放大算法欧拉放大算法w(见图1)是对标准视频序列进行空间 分解，接着对每帧进行时域滤波，经过处理后的结果信号就 是放大的隐藏信息。
使用该方法，可以可视化血液流过脸庞 时的流量，还可以放大并显示微小的动作。
欧拉放大算法图1欧拉视频放大算法流程图令/(*,〇表示位置1和时间t的图像强度。
由于图像经 历平移运动，可以用S(t)表示相对于位移函数八幻。
运动 放大的目的是合成信号=/(* + (l+a)5(〇) (1)其中，a表示放大系数。
假设图像可以通过一阶泰勒级数近似展开,在时间t上，对/(* + S(〇)处以关于;c的一阶泰勒展开形式写入图像，如«/(*) +5(t) ^(2)dx令s(u)是将宽带时间带通滤波器应用到每个位置*(除了 /(*)之外的所有位置）中的/(*,«)的结果）。
现在,假设信 号S(t)在时间带通滤波器的通带内（稍后会放宽该假设）。
然后可以得到B(x,t) =S(t)^-(3)dx接着通过放大系数a放大该带通信号，并将其加到/(*, «)上，得到处理后的信号7(x,t)=I(x t t)+a B(x,t)(4)联立式(2)(3)(4),可得K x,t)-/(*) + (1 +a)5(j)(5)OX假设信号（1 +a)s(t)的一阶泰勒扩展成立对放大有较 大扰动，可以将时域带通信号的幅度与运动幅度相关联。
由此可以得到更加简单的输出表达：7(x,t)^/(x +(l +a)5(〇) (6)这表明处理幅度运动-时间t处的局部图像/(*)的空 间位移S(*)已被放大到（1 + a)的幅度。
2.2 光电容积脉搏技术原理H e r t o m m于1938年首次提出光电容积脉搏波描记法(P P G)的概念[1°]，其主要原理是通过反射或透射光束变化 来检测微动脉毛细血管中血液容积变化来提取脉搏信号。
实际情况下，照射到皮肤区域的光束与皮肤组织的相互作用 非常复杂，为了简化作用过程，这里仅考虑血液容积变化对 光线的吸收变化。
根据朗伯比尔定律,假设光束垂直照射到 皮肤上的波长和光照强度分别为A和/。
，则通过该区域的微 动脉、毛细血管的透射光强度为I = (7)其中表示血液的浓度;&示血液的吸收系数;表示血液的体积。
当由于心脏搏动引起的，检测区域的微动脉或毛 细血管中血液体积变化时，透射光强度变化为4/,则有:/+4/= /，々<*( W(8)式(8)除以式(7)可得：I+ AI ~ e-V«<v«^v，a)v'将式（9)等号两边同取对数并利用近似公式$可得^- C ae aA V a(10)对式（1)等号两边同取对数并变形有Va=ln(j-)/(-Cae a)(11)式（11)除以式（10)可得令=X t)(12)其中，$可以表示血液容积变化率可以表示光强变化率。
根据式（12)可以得到两者成正比，从而可以从光强的 变化中提取脉搏波信号。
2.3 心率提取算法本文的非接触式心率提取算法是基于欧拉放大算法提 出的。
已知欧拉放大算法可以放大皮肤的颜色变化程度，另一方面，利用光电容积脉搏波技术的原理，实现了提取皮肤 颜色的周期变化信号，通过F F r分析最终计算出心率数据。
流程图如图2。
算法的细节方面，输入的视频会作为序列帧进行数据处 理，如图3(a)。
本算法采用Viola - Jones人脸检测算法，使 其能在保证人脸检测精度的同时具有较快的检测速度。
对 于检测到的每张人脸,Viola - Jones人脸检测算法会返回一 个包含人脸位置的矩形区域，在本文的心率提取算法中，选 取返回矩形区域宽度的60%和高度的80%作为感兴趣区 域，如图3(b)。
在人脸检测的同时算法会对输人的视频序 列帧进行时间长度是15秒的窗口计数，接着对该片段进行 心率信号的提取，具体操作是当窗口数据满时，利用欧拉视 频放大处理算法处理视频片段，再将处理后视频每一帧的 Y C b C r通道分开,并分别计算各通道感兴趣区域内像素的空 间平均值，如图3(c)。
由此得到对应到处理窗口中的视频图2 心率提取算法流程图序列的三段原始心率信号:*,(«) ,*2(t),力（〇。
接着对原始心率信号进行归一化及去趋势化处理X X D=(13)其中，对i = 1,2,3，义(*)表不通道的原始心率信号,/i,、〇■,.分图3 心率提取过程预处理中包括对窗口内的信号进行带通滤波处理，以消 除噪声对心率检测结果提取的影响。
经过预处理后的三个 信号序列进行快速傅里叶变换来分别得到三个信号序列的 功率谱密度,通过选取视频图像的C6通道像素均值形成的 信号序列的最大功率谱对应的频率作为心率值。
3微表情数据库选择当前，微表情数据库是稀少的。
经査阅文献，仅发表了 七个微表情数据库:U S F-H D[3]; Polikovsky的数据库[1|];中芯国际[12]及中芯国际扩展版t l3];和C A S M E及其扩展版 C A S M E 丨丨[|5],还有最新的 C A S(M E)*2[16]。