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申请/专利权人：福建师范大学

摘要：本发明涉及一种基于视频的人体微小震颤信号提取的方法，步骤S1:获取人体各部位监测视频；步骤S2:构建改进的OpenPose网络模型；步骤S3:基于改进的OpenPose网络模型，确定不同身体部位在每帧图像中的位置坐标；步骤S4:将所有帧的坐标信息取平均值，根据获得的位置信息划分每帧图像中人体不同的身体部位，将划分后的所有帧图像再重新生成视频，获得这些不同身体部位的局部视频；步骤S5:利用欧拉视频放大技术对这些局部视频进行微小振动的放大,获得信号频谱图；步骤S6:对信号频谱图进行频域分析；步骤S7:进行滤波处理，得到最终震颤信号结果。本发明通过人体姿态识别将原视频划分为含不同身体部位的局部视频，再结合欧拉视频放大技术，能获取更精确的人体微小的震颤。

主权项：1.一种基于视频的人体微小震颤信号提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取人体各部位监测视频；步骤S2:构建改进的OpenPose网络模型；步骤S3:基于改进的OpenPose网络模型，根据人体各部位监测视频进行人体姿态估计，识别视频中每帧图像的人体的不同部位，确定不同身体部位在每帧图像中的位置坐标；步骤S4:将所有帧的坐标信息取平均值，根据获得的位置信息划分每帧图像中人体不同的身体部位，将划分后的所有帧图像再重新生成视频，获得这些不同身体部位的局部视频；步骤S5:利用欧拉视频放大技术对这些局部视频进行微小振动的放大,获得信号频谱图；步骤S6:对信号频谱图进行频域分析，获得的人体不同身体部位的初始震颤信号；步骤S7:对获得的人体不同身体部位的初始震颤信号进行滤波处理，得到最终震颤信号结果；所述改进的OpenPose网络模型，具体为：基于OpenPose网络，采用Resnet网络的前端代替原始的VGG网络前15层，得到初始的特征图；对于OpenPose网络后面的两个分支网络改为采用一种轻量级分支网络；所述步骤S5具体为：根据复数可控金字塔原理，将图像序列Im,n,t多分辨率分解为：Im,n,t＝Aγ,θ,m,n,teiψγ,θ,m,n,t式中γ表示尺度，θ表示方向；在时域，依据t0时刻的相位可以计算出t时刻的相位变化量：δγ,θ,m,n,t＝ψγ,θ,m,n,t-ψγ,θ,m,n,t0对于视频的复数可控金字塔分解中的每个尺度和方向，通过计算局部振动信号的空间加权平均来计算单个尺度方向整体振动信号： 采用幅值的平方来加权每个局部信号来减少噪声的影响： 为了防止不同尺度和方向上的振动信号相加前的互相干扰，对信号进行时间的平移；用来表示时间平移信号： 其中i表示所有的尺度方向的组合r,θ，表示的是任意一个方向尺度作为参考的信号；则获得的整体震颤信号为：对获得的整体震颤信号进行傅里叶变换，获得其频谱信号频谱图。

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