Estimación del ritmo cardíaco mediante análisis de secuencias de vídeo

Abstract

La estimación y el seguimiento de la frecuencia cardíaca han sido esenciales en los campos de la medicina y la ingeniería biomédica a lo largo de los años. En la actualidad, existe un gran interés por extraerla sin contacto, por lo que la estimación de la frecuencia cardíaca mediante el uso de la cámara digital es un área de investigación en rápido crecimiento debido a su bajo costo y su naturaleza no invasiva. El objetivo de este trabajo es diseñar y desarrollar un algoritmo que nos permita detectar el ritmo cardíaco de un individuo mediante el análisis de secuencias de vídeo de su cara. Se ha diseñado e implementado una nueva aproximación, basada en un algoritmo base fundamentado en el trabajo previo en el que nos apoyamos. En primer lugar se realiza la detección facial mediante el algoritmo de Viola-Jones para localizar el área de la imagen que contiene la cara. A continuación, se extrae el movimiento de la cabeza usando el método de Lucas-Kanade y se aísla el movimiento correspondiente al pulso mediante un filtrado. Posteriormente se realiza el análisis de componentes principales (PCA) para seleccionar la componente que mejor se corresponda con los latidos del corazón en función de su espectro de frecuencia temporal. Finalmente, se analiza el movimiento proyectado en esta componente y se estima el ritmo cardíaco como la frecuencia (en bpm) con mayor potencia. Los experimentos muestran que, si los vídeos están grabados bajo unas buenas condiciones, podemos detectar el ritmo cardiaco de una persona obteniendo unas muy bajas tasas de error.

The estimation and monitoring of heart rate have been essential in the fields of medicine and biomedical engineering over the years. At present, there is a great interest to extract it without contact, so the estimation of the heart rate by using the digital camera is a research area in rapid growth due to its low cost and non-invasive nature. The objective of this work is to design and develop an algorithm that allows us to detect the heart rhythm of an individual by analyzing video sequences of his face. A new approach has been designed and implemented, starting from a base algorithm based on previous work in which we rely. First, facial detection is performed using the Viola-Jones algorithm to locate the area of the image that contains the face. Then the motion of the head is extracted using the Lucas-Kanade method and the motion corresponding to the pulse is isolated by filtering. Afterwards, the main components analysis (PCA) is performed to select the component that best corresponds to the heartbeat according to its temporal frequency spectrum. Finally, the motion projected to this component is analyzed and the heart rate is estimated as the frequency (in bpm) with greater power. The experiments show that, if the videos are recorded under good conditions, we can detect the heart rate of a person getting low error rates