rPPG方法包
pyVHR的Python项目详细描述
说明
Package pyVHR（Python framework for Virtual Heart Rate）是一个研究基于远程光容积描记（rPPG）的脉搏率估计方法的综合框架。该框架背后的方法论基础是，为了以原则性和可重复性的方式研究、开发和比较新的rPPG方法，应满足以下条件：i）监控rPPG算法的输入、输出和主要控制参数的结构化管道；ii）多个数据集的可用性和使用；iii）方法性能的合理统计评估。 pyVHR允许轻松处理RPPG方法和数据，同时简化统计评估。其主要特点如下。在
- 面向分析。它构成了一个实验设计平台，涉及到应用于多个视频数据集的任意数量的方法。它提供了一个系统的端到端管道，允许通过轻松设置参数和元参数来评估不同的rPPG算法。在
- 开放性。它包括方法和数据集工厂，因此可以方便地扩展新开发的rPPG方法和任何类型的视频数据集来评估的元素池。在
- 稳健评估。结果被安排在结构化数据中，以备深入分析。基于稳健非参数统计检验进行了性能比较。在
通过对五个公共视频数据集（即ICA，PCA，GREEN，CHROM，POS，POS，SSR，ICA$ICA，CNPBV，PBV$PBV，分别通过在五个公共视频数据集的广泛实验，即{em1}$PURE
安装
首先安装依赖项：
$ pip install numpy
然后，将库直接安装到激活的虚拟环境中：
^{pr2}$或从源代码下载并通过以下方式安装：
$ python setup.py install
使用
notebooks文件夹包含三个不同的Jupyter笔记本：
基本用法
显示了通过远程PPG方法处理用于心率估计的视频的基本步骤。
[Source][Demo]
扩展框架
本笔记本展示了如何使用其他数据集和方法扩展框架。
[Source][Demo]
统计分析
包括对六个不同的数据集应用所有可用方法的统计分析和论文中给出的结果（见Reference）
[Source][Demo]
方法
该框架包含远程PPG测量最常用方法的实现，位于methods文件夹中。
参考出版物目前采用的方法有：
Green
Verkruysse, W., Svaasand, L. O., & Nelson, J. S. (2008). Remote plethysmographic imaging using ambient light. Optics express, 16(26), 21434-21445.
CHROM
Benezeth, Y., Li, P., Macwan, R., Nakamura, K., Gomez, R., & Yang, F. (2018, March). Remote heart rate variability for emotional state monitoring. In 2018 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI) (pp. 153-156). IEEE.
ICA
Poh, M. Z., McDuff, D. J., & Picard, R. W. (2010). Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation. Optics express, 18(10), 10762-10774.
LGI
Pilz, C. S., Zaunseder, S., Krajewski, J., & Blazek, V. (2018). Local group invariance for heart rate estimation from face videos in the wild. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (pp. 1254-1262).
PBV
De Haan, G., & Van Leest, A. (2014). Improved motion robustness of remote-PPG by using the blood volume pulse signature. Physiological measurement, 35(9), 1913.
PCA
Lewandowska, M., Rumiński, J., Kocejko, T., & Nowak, J. (2011, September). Measuring pulse rate with a webcam—a non-contact method for evaluating cardiac activity. In 2011 federated conference on computer science and information systems (FedCSIS) (pp. 405-410). IEEE.
POS
Wang, W., den Brinker, A. C., Stuijk, S., & de Haan, G. (2016). Algorithmic principles of remote PPG. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 64(7), 1479-1491.
SSR
Wang, W., Stuijk, S., & De Haan, G. (2015). A novel algorithm for remote photoplethysmography: Spatial subspace rotation. IEEE transactions on biomedical engineering, 63(9), 1974-1984.
数据集
在datasets文件夹中提供了六个不同数据集的接口。一旦获得数据集，必须编辑相应的文件以匹配正确的路径。
当前支持的数据集包括：
COHFACE
LGI-PPGI
MAHNOB-HCI
PURE
UBFC1
UBFC2
参考埃伦斯
如果您使用此代码，请引用本文：
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许可证
此项目是在GPL-3.0许可下授权的-有关详细信息，请参阅LICENSE文件
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