ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC SÂU ĐỂ ĐO NHỊP TIM QUA KHUÔN MẶT

Abstract

Bài luận này chúng tôi sử dụng phương pháp học sâu và phương pháp học máy để đo nhịp tim không tiếp xúc qua thông qua việc sử dụng video khuôn mặt. Từ đó, chúng tôi đưa ra kết quả và so sánh tín hiệu quả của 2 phương pháp. Với 2 phương pháp này ta có thể tự quay một video ngắn khoảng 30s ở một trạng thái tĩnh hoặc có thể có những chuyển động nhẹ như quay đầu sang phải hay sang trái. Sau đó, các video được đưa vào chương trình nhận diện khuôn mặt để lấy vùng quan tâm (ROI). Tiếp theo, các vùng ROI được tách thành các kênh màu RGB để thuận tiện cho việc trích xuất tín hiệu nguồn. Chúng tôi sử dụng phương pháp phân tích thành phần độc lập (ICA) và phân tích thành phần chính (PCA) để trích xuất tín hiệu nguồn. Tín hiệu xung được chọn là thành phần có phổ công suất chứa đỉnh cao nhất trong phổ công suất của tất cả các tín hiệu nguồn sau khi đã được biến đổi qua miền tần số bằng phép biến đổi Fourier nhanh (FFT). Cuối cùng nhịp tim sẽ là tần số có đỉnh cao nhất. Để xác nhận độ chính xác của 2 phương pháp trên chúng tôi đã sử dụng ứng dụng đo nhịp tim có trên ứng dụng của điện thoại được nhiều người dùng đánh giá 5 sao để làm tham chiếu cho các kết quả, và thu được với sai số tương đối trung bình ước tính là 0.6%.