CN108261195A - 实时心跳检测方法及实时心跳检测系统 - Google Patents

实时心跳检测方法及实时心跳检测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108261195A
CN108261195A CN201710661554.XA CN201710661554A CN108261195A CN 108261195 A CN108261195 A CN 108261195A CN 201710661554 A CN201710661554 A CN 201710661554A CN 108261195 A CN108261195 A CN 108261195A
Authority
CN
China
Prior art keywords
real
heart beat
generate
information
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710661554.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN108261195B (zh
Inventor
萧俊贤
张榉馨
狄敬隆
林俊甫
蔡惠民
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jieming Technology Co ltd
Original Assignee
Xi Wei Polytron Technologies Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xi Wei Polytron Technologies Inc filed Critical Xi Wei Polytron Technologies Inc
Publication of CN108261195A publication Critical patent/CN108261195A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108261195B publication Critical patent/CN108261195B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1318—Sensors therefor using electro-optical elements or layers, e.g. electroluminescent sensing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
    • G06V40/1359—Extracting features related to ridge properties; Determining the fingerprint type, e.g. whorl or loop
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1382—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/73—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the exposure time
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)

Abstract

本发明提出一种实时心跳检测方法及实时心跳检测系统。该方法包含：(A)投射光至手指以产生反射光；(B)通过感测单元接收反射光，以产生至少一原始指纹影像；(C)根据至少一原始指纹影像以产生对应的多个原始波形信息；(D)自不同的带通滤波器中择一，过滤原始波形信息；(E)根据过滤后的原始波形信息，计算初始心跳；(F)检查计算初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器；(G)输出最终心跳；以及重复步骤(A)‑(G)。于重复步骤(D)时，根据前一次的步骤(F)自不同的带通滤波器中择一。步骤(F)与(G)至少部分同时进行，且本次的步骤(A)‑(C)与前一次的步骤(F)‑(G)至少部分同时进行。

Description

实时心跳检测方法及实时心跳检测系统
技术领域
本发明涉及一种实时心跳检测方法及实时心跳检测系统，特别是涉及一种通过在适当的时间点切换不同的带通滤波器，以多线程并行式(multi-thread parallelprocessing)的做法，反映出实时以及长期稳定的心跳的实时心跳检测方法及实时心跳检测系统。
背景技术
已知的指纹辨识器仅具有指纹辨识功能而不具有其他功能。
另有现有技术提出：利用影像辨识的方式来检测心跳。但是，目前并没有整合指纹辨识功能与心跳检测的装置。
此外，已知的利用影像辨识的方式来检测心跳的方法中，若是采用较精确(频带较窄)的带通滤波，则被检测的心跳有可能不落在此频带范围(例如，同一个人在运动中与睡眠中，心跳差异很大)。若是采用频带较宽的带通滤波，则检测心跳的准确度下降。因此，已知的利用影像辨识来检测心跳的方式中，实时心跳检测正确率不能令人满意。
有鉴于此，本发明提出一种能够通过在适当的时间点切换不同的带通滤波器，以多线程并行式的做法，反映出实时以及长期稳定的心跳的实时心跳检测方法及实时心跳检测系统。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足与缺陷，提出一种实时心跳检测方法及实时心跳检测系统，其能够通过在适当的时间点切换不同的带通滤波器，以多线程并行式的做法，反映出实时以及长期稳定的心跳。
为实现上述发明目的，就其中一观点言，本发明提供了一种实时心跳检测方法，通过感测一手指特征而检测实时心跳，该方法包含以下步骤：(A)投射光至该手指以产生一反射光；(B)通过一感测单元接收该反射光，以产生至少一原始指纹影像；(C)根据该至少一原始指纹影像以产生对应的多个原始波形信息；(D)自多个不同的带通滤波器中择一，以过滤该原始波形信息；(E)根据过滤后的原始波形信息，计算一初始心跳；(F)检查计算出的该初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器；(G)输出一最终心跳；以及重复步骤(A)-(G)，其中，于重复步骤(D)时，根据前一次的步骤(F)而自多个不同的带通滤波器中择一；以及其中，步骤(F)与(G)至少部分同时进行，且本次的步骤(A)-(C)与前一次的步骤(F)-(G)至少部分同时进行。
在一种较佳的实施型态中，步骤(D)包括以下步骤：(D1)选择该多个不同的带通滤波器中的一个，以过滤该多个原始波形信息中的噪声，而产生前处理化波形信息；(D2)将该前处理化波形信息低通滤波取其平均值，以产生平均化波形信息；以及(D3)根据该前处理化波形信息与该平均化波形信息彼此相切的部分，产生对应的一周期信息。
在一种较佳的实施型态中，步骤(E)包括以下步骤：根据该周期信息，产生该初始心跳。
在一种较佳的实施型态中，步骤(F)包括以下步骤：(F1)检查该初始心跳是否为一稳定值，如是则进行步骤(F2)，否则进行步骤(F3)；(F2)根据此稳定值，决定适合的带通滤波器，并接着进行步骤(F3)；以及(F3)对该初始心跳进行低通滤波，以输出该最终心跳。
就另一观点言，本发明提供了一种实时心跳检测系统，用以感测一手指特征而检测实时心跳，其包含：一指纹传感器，包含一光源以及一感测单元，该光源投射光至该手指以产生一反射光，该感测单元接收该反射光以产生至少一原始指纹影像；一像素信息接收器，根据该至少一原始指纹影像以产生对应的多个原始波形信息；以及一计算器，具有多个不同的带通滤波器，该计算器自多个不同的带通滤波器中择一，以过滤该原始波形信息，且该计算器根据过滤后的原始波形信息，计算一初始心跳；其中，该计算器检查计算出的该初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器，且，该计算器输出一最终心跳；其中，该计算器检查计算出的该初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器与该计算器输出该最终心跳彼此之间为至少部分同时进行。
在一种较佳的实施型态中，该计算器包括：一波形过滤单元，用以根据该多个原始波形信息，产生一周期信息；一心跳计算单元，用以根据该周期信息，产生一初始心跳；以及一检查单元，用以检查该初始心跳落在哪一个频带，以决定适合的带通滤波器及检查该初始心跳是否稳定。
在一种较佳的实施型态中，该波形过滤单元包括：一多段式带通滤波器，具有多个不同的带通滤波器，其中，该多个不同的带通滤波器用以过滤该多个原始波形信息中的噪声，以产生前处理化波形信息；以及一低通滤波器，用以将该前处理化波形信息取其平均值，以产生平均化波形信息；其中，该波形过滤单元根据该前处理化波形信息与该平均化波形信息彼此相切的部分，产生对应的该周期信息。
在一种较佳的实施型态中，当该初始心跳稳定时，该检查单元输出一频带切换信号至该像素信息接收器，而自多个不同的带通滤波器中择一。
在一种较佳的实施型态中，当该初始心跳不为稳定时，该检查单元对该初始心跳进行低通滤波而输出最终心跳。
在一种较佳的实施型态中，该手指特征为一指纹特征。
以下通过具体实施例详加说明，应当更容易了解本发明的目的、技术内容、特点及其所实现的功效。
附图说明
图1为流程图，其示出本发明的实时心跳检测方法的一实施例；
图2为流程图，其示出本发明的实时心跳检测方法的一具体实施例；
图3示出本发明的实时心跳检测方法所适用的实时心跳检测系统的一实施例的方块示意图；
图4示出本发明的计算器的一实施例的方块示意图；
图5示出本发明的计算器的一具体实施例的方块示意图；
图6示出在本发明的实时心跳检测方法的步骤中，本次的步骤(A)-(C)与前一次的步骤(F)-(G)至少部分同时进行；
图7标出与心跳相关的对应的周期信息的产生方法；
图8示出不同的带通滤波器各自具有不同的频带，其各自对应不同的心跳频率区间；
图9为一波德图，其示出在某个频带时，频率响应增益的分贝值对频率的变化关系图。
图中符号说明
10 实时心跳检测系统
11 指纹传感器
111 光源
112 感测单元
12 像素信息接收器
13 计算器
131 波形过滤单元
131A 多段式带通滤波器
131B 低通滤波器
132 心跳计算单元
133 检查单元
33 手指
A～E 频带
F1 原始指纹影像
HR0 初始心跳
HR1 最终心跳
L1 反射光
P1 周期信息
SB 频带切换信号
ST1～ST7 步骤
ST41～ST43 步骤
ST51、ST61 步骤
T1 前处理化波形信息
T2 平均化波形信息
W1 原始波形信息
具体实施方式
涉及本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合参考图式的一较佳实施例的详细说明中，将可清楚地呈现。本发明中的图式均属示意，主要意在表示各装置以及各元件之间的上下次序关系，至于形状、厚度与宽度则并未依照比例绘制。
请参考图1并对照图3。图1为流程图，其示出本发明的实时心跳检测方法的一实施例。图3示出本发明的实时心跳检测方法所适用的实时心跳检测系统的一实施例的方块示意图。
如图3所示，实时心跳检测系统10用以感测一手指特征而检测实时心跳。在一实施例中，手指特征例如但不限于可为一指纹特征。
实时心跳检测系统10包含：一指纹传感器11、一像素信息接收器12以及一计算器13。指纹传感器11包含一光源111以及一感测单元112。其中，在一实施例中，感测单元112例如但不限于可为一像素矩阵感测单元。光源投射光至手指33以产生一反射光L1(步骤ST1)。感测单元112接收反射光L1，以产生至少一原始指纹影像F1(步骤ST2)。
像素信息接收器12根据至少一原始指纹影像F1，以产生对应的多个原始波形信息W1(步骤ST3)。
计算器13具有多个不同的带通滤波器131A(见图5)。在一实施例中，计算器13可自多个不同的带通滤波器131A中择一，以过滤原始波形信息W1(步骤ST4)。且，计算器13根据过滤后的原始波形信息，计算一初始心跳HR0(步骤ST5)。
值得注意的是，本发明其中之一的特征与优点在于：在初步获取初始心跳HR0之后，计算器13会进一步地检查步骤ST5所计算出的初始心跳HR0的频率范围，由此，本发明能够决定哪一个带通滤波器为最适合的(步骤ST6)。因此，本发明可以采用较为精确(频带较窄)的带通滤波器来精确过滤，以取得较精准的心跳信息。
在步骤ST6之后，计算器13将会输出一最终心跳HR1(步骤ST7)。
更具体地说，本发明的特征与优点包括：
第一、在输出最终心跳HR1之后，本发明的实时心跳检测系统10所采用的实时心跳检测方法会重复步骤ST1～ST7。于重复上述步骤ST4时，计算器13可根据前一次的步骤ST6(即计算器13会进一步地检查步骤ST5所计算出的初始心跳HR0的频率范围，由此，本发明能够决定哪一个带通滤波器为最适合的)而自多个不同的带通滤波器131A中择一。
第二、请特别看图1，计算器13检查计算出的初始心跳HR0的频率范围，决定适合的带通滤波器的步骤(即步骤ST6)与计算器13输出最终心跳HR1的步骤(即步骤ST7)彼此之间至少部分同时进行。
第三、请特别看图6，本次的步骤ST1～ST3与前一次的步骤ST6～ST7至少部分同时进行。
值得注意的是，根据上述，由于本发明的步骤ST6～步骤ST7彼此之间至少部分同时进行，且，在本发明中，本次的步骤ST1～ST3与前一次的步骤ST6～ST7至少部分同时进行，因此，本发明能够切换不同的带通滤波器以得出最精确的检测结果，且多线程(multi-thread)并行式(parallel processing)的做法可以缩短流程的时间，以实时反映出目前以及长期稳定的心跳。
请参考图2并对照图4。图2为流程图，其示出本发明的实时心跳检测方法的一具体实施例。图4示出本发明的计算器的一实施例的方块示意图。
如图4所示，在一实施例中，计算器13例如但不限于可包括：一波形过滤单元131、一心跳计算单元132及一检查单元133。
波形过滤单元131用以根据多个原始波形信息W1，产生一周期信息P1(步骤ST4)。心跳计算单元132用以根据周期信息P1，产生一初始心跳HR0(步骤ST51)。检查单元133一方面用以检查初始心跳HR0落在哪一个频带，以决定适合的带通滤波器。此外，另一方面，检查单元133可以检查初始心跳HR0是否为一稳定值(步骤ST61)。
请参考图2并对照图5及图7。图5示出本发明的计算器的一具体实施例的方块示意图。图7标出与心跳相关的对应的周期信息的产生方法。
如图5所示，在一实施例中，计算器13的波形过滤单元131例如但不限于可包括：一多段式带通滤波器131A及一低通滤波器131B。
本发明所指的多段式带通滤波器131A是具有多个不同的带通滤波器。多段式带通滤波器131A用以过滤多个原始波形信息W1中的噪声，以产生一前处理化波形信息T1(如图7所示；同时参考图2所示的步骤ST41)。
值得注意的是，本发明的又一特征与优点在于：由于多段式带通滤波器131A具有多个不同的带通滤波器，因此计算器13的波形过滤单元131可根据前一次的步骤ST6(即计算器13的波形过滤单元131会进一步地检查步骤ST5所计算出的初始心跳HR0的频率范围，由此，本发明能够决定多段式带通滤波器131A中的哪一个带通滤波器为最适合的)而自多段式带通滤波器131A所具有的多个不同的带通滤波器中择一。如此一来，重复几次之后，前处理化波形信息T1的噪声会大幅减少。
低通滤波器131B用以将前处理化波形信息T1取其平均值，以产生一平均化波形信息T2(如图7所示；同时参考图2所示的步骤ST42)。
接着，波形过滤单元131便可根据前处理化波形信息T1与平均化波形信息T2彼此相切的部分，产生对应的周期信息P1(如图2所示的步骤ST43；同时参考图5)。
请参考图2并对照图4及图5。值得注意的是，本发明的又一特征与优点在于：检查单元133一方面用以检查初始心跳HR0落在哪一个频带，以决定适合的带通滤波器。此外，另一方面，检查单元133可以检查初始心跳HR0是否为一稳定值(步骤ST61)。
当初始心跳是为稳定值时，便根据此稳定值决定合适的带通滤波器(步骤ST62)，检查单元133会输出一频带切换信号SB至像素信息接收器12。于重复步骤ST4时，便根据前一次的步骤ST6(步骤ST62)，而自多个不同的带通滤波器中择一。
此外，较佳地，可对初始心跳HR0进行低通滤波(步骤ST63)。
当初始心跳不为稳定值时，则步骤ST61直接进行至步骤ST63。之后，检查单元133就会输出最终心跳HR1(步骤ST7)。
当然，最值得注意的是：上述的“当初始心跳是为稳定值时，便根据此稳定值决定合适的带通滤波器(步骤ST62)，检查单元133会输出一频带切换信号SB至像素信息接收器12；于重复步骤ST4时，便根据前一次的步骤ST6(步骤ST62)，而自多个不同的带通滤波器中择一”与上述的“对初始心跳HR0进行低通滤波(步骤ST63)，之后，检查单元133就会输出最终心跳HR1(步骤ST7)”彼此之间为至少部分同时进行，由此本发明能够通过在适当的时间点切换不同的带通滤波器，以多线程(multi-thread)并行式的做法，反映出实时以及长期稳定的心跳。
至于本发明如何通过在适当的时间点切换不同的带通滤波器，以多线程(multi-thread)并行式的做法，反映出实时以及长期稳定的心跳，请参考图6、图8及图9。图8示出不同的带通滤波器各自具有不同的频带，其各自对应不同的心跳频率区间。图9为一波德图，其举例示出在某个频带时，频率响应增益的分贝值对频率的变化关系图。
如图8所示，不同的个人，各自具有的心跳频率区间都不相同。因此，本发明的优点在于：将各自不同的心跳频率区间对应各自不同的频带。这里所谓的频带指的是上述的多段式带通滤波器131A所具有的多个不同的带通滤波器，其中，各自不同的带通滤波器具有各自不同的频带。如图8所示，举例而言，当某人的心跳频率区间小于60Hz，则其所对应的频带为A。当某人的心跳频率区间介于80Hz～100Hz，则其所对应的频带为C。值得注意的是，在一实施例中，图8所示的频带A～E，彼此之间可以是相互重叠的。在另一实施例中，图8所示的频带A～E，彼此之间也可以是完全不相互重叠的。当然，各带通滤波器所对应的心跳频率区间不限于此实施例的安排方式，而可以任意变化。
举例来说，在第一次过滤多个原始波形信息W1中的噪声时，所选用的带通滤波器的频带例如但不限于可为：36～180。而这36～180的频带范围比上述的频带A～E的范围都要来得大。接下来，一旦本发明的实时心跳检测方法开始不断地重复步骤ST1～ST7(见图1)，且初始心跳为一稳定值时，本发明便可将“36～180的频带范围”切换成其他的频带(也可参见图6)。例如，假设某人的心跳频率区间介于80Hz～100Hz，则在此情况下，在步骤ST4便可例如但不限于自多个不同的带通滤波器中选择频带为C的那一个带通滤波器(也可参见图6)。
本发明使用较精确的多个带通滤波器，且动态地在不同的带通滤波器间切换，可以因应不同人的不同心跳特征，也可以因应同一个人的不同活动状态，来得出最精确的心跳信息。
以上已针对较佳实施例来说明本发明，但以上所述，仅是为使本领域技术人员易于了解本发明的内容，并非用来限定本发明的权利范围。在本发明的相同精神下，本领域技术人员可以想到各种等效变化。但凡此类，都可根据本发明的教示类推而得。此外，所说明的各个实施例，并不限于单独应用，也可以组合应用，例如但不限于将两实施例并用。因此，本发明的范围应涵盖上述及其他所有等效变化。此外，本发明的任一实施型态不必需实现所有的目的或优点，因此，权利要求的任一项也不应以此为限。

Claims (11)

1.一种实时心跳检测方法，通过感测一手指特征而检测实时心跳，其特征在于，该方法包含以下步骤：
(A)投射光至该手指以产生一反射光；
(B)通过一感测单元接收该反射光，以产生至少一原始指纹影像；
(C)根据该至少一原始指纹影像以产生对应的多个原始波形信息；
(D)自多个不同的带通滤波器中择一，以过滤该原始波形信息；
(E)根据过滤后的原始波形信息，计算一初始心跳；
(F)检查计算出的该初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器；
(G)输出一最终心跳；以及
重复步骤(A)-(G)，
其中，于重复步骤(D)时，根据前一次的步骤(F)而自多个不同的带通滤波器中择一；以及
其中，步骤(F)与(G)至少部分同时进行，且本次的步骤(A)-(C)与前一次的步骤(F)-(G)至少部分同时进行。
2.如权利要求1所述的实时心跳检测方法，其中，步骤(D)包括以下步骤：
(D1)选择该多个不同的带通滤波器中的一个，以过滤该多个原始波形信息中的噪声，而产生一前处理化波形信息；
(D2)将该前处理化波形信息低通滤波取其平均值，以产生一平均化波形信息；以及
(D3)根据该前处理化波形信息与该平均化波形信息彼此相切的部分，产生对应的一周期信息。
3.如权利要求2所述的实时心跳检测方法，其中，步骤(E)包括以下步骤：
根据该周期信息，产生该初始心跳。
4.如权利要求1所述的实时心跳检测方法，其中，步骤(F)包括以下步骤：
(F1)检查该初始心跳是否为一稳定值，如是则进行步骤(F2)，否则进行步骤(F3)；
(F2)根据此稳定值，决定适合的带通滤波器，并接着进行步骤(F3)；以及
(F3)对该初始心跳进行低通滤波，以输出该最终心跳。
5.如权利要求1所述的实时心跳检测方法，其中，该手指特征为一指纹特征。
6.一种实时心跳检测系统，用以感测一手指特征而检测实时心跳，其特征在于，其包含：
一指纹传感器，包含一光源以及一感测单元，该光源投射光至该手指以产生一反射光，该感测单元接收该反射光以产生至少一原始指纹影像；
一像素信息接收器，根据该至少一原始指纹影像以产生对应的多个原始波形信息；以及
一计算器，具有多个不同的带通滤波器，该计算器自多个不同的带通滤波器中择一，以过滤该原始波形信息，且该计算器根据过滤后的原始波形信息，计算一初始心跳；
其中，该计算器检查计算出的该初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器，且，该计算器输出一最终心跳；
其中，该计算器检查计算出的该初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器与该计算器输出该最终心跳彼此之间为至少部分同时进行。
7.如权利要求6所述的实时心跳检测系统，其中，该计算器包括：
一波形过滤单元，用以根据该多个原始波形信息，产生一周期信息；
一心跳计算单元，用以根据该周期信息，产生一初始心跳；以及
一检查单元，用以检查该初始心跳落在哪一个频带，以决定适合的带通滤波器及检查该初始心跳是否稳定。
8.如权利要求7所述的实时心跳检测系统，其中，该波形过滤单元包括：
一多段式带通滤波器，具有多个不同的带通滤波器，其中，该多个不同的带通滤波器用以过滤该多个原始波形信息中的噪声，以产生一前处理化波形信息；以及
一低通滤波器，用以将该前处理化波形信息取其平均值，以产生一平均化波形信息；
其中，该波形过滤单元根据该前处理化波形信息与该平均化波形信息彼此相切的部分，产生对应的该周期信息。
9.如权利要求7所述的实时心跳检测系统，其中，当该初始心跳稳定时，该检查单元输出一频带切换信号至该像素信息接收器，而自多个不同的带通滤波器中择一。
10.如权利要求7所述的实时心跳检测系统，其中，当该初始心跳不为稳定时，该检查单元对该初始心跳进行低通滤波而输出最终心跳。
11.如权利要求7所述的实时心跳检测系统，其中，该手指特征为一指纹特征。
CN201710661554.XA 2016-12-30 2017-08-04 实时心跳检测方法及实时心跳检测系统 Active CN108261195B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662440746P 2016-12-30 2016-12-30
US62/440,746 2016-12-30

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108261195A true CN108261195A (zh) 2018-07-10
CN108261195B CN108261195B (zh) 2020-12-11

Family

ID=62770899

Family Applications (6)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710659669.5A Active CN108268829B (zh) 2016-12-30 2017-08-04 光学识别方法与系统
CN201710661554.XA Active CN108261195B (zh) 2016-12-30 2017-08-04 实时心跳检测方法及实时心跳检测系统
CN201710660643.2A Active CN108268830B (zh) 2016-12-30 2017-08-04 光学识别方法
CN201710806082.2A Active CN108269239B (zh) 2016-12-30 2017-09-08 图像的亮度不均匀性的更正方法及相关图像亮度更正装置
CN201710804079.7A Active CN108270975B (zh) 2016-12-30 2017-09-08 图像感测的曝光时间决定方法
CN201710806124.2A Pending CN108270976A (zh) 2016-12-30 2017-09-08 具有滚动曝光时间补偿的图像感测方法与图像传感器

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710659669.5A Active CN108268829B (zh) 2016-12-30 2017-08-04 光学识别方法与系统

Family Applications After (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710660643.2A Active CN108268830B (zh) 2016-12-30 2017-08-04 光学识别方法
CN201710806082.2A Active CN108269239B (zh) 2016-12-30 2017-09-08 图像的亮度不均匀性的更正方法及相关图像亮度更正装置
CN201710804079.7A Active CN108270975B (zh) 2016-12-30 2017-09-08 图像感测的曝光时间决定方法
CN201710806124.2A Pending CN108270976A (zh) 2016-12-30 2017-09-08 具有滚动曝光时间补偿的图像感测方法与图像传感器

Country Status (2)

Country Link
CN (6) CN108268829B (zh)
TW (6) TW201822709A (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110876055B (zh) * 2018-08-30 2021-04-09 菱光科技股份有限公司 外部触发的线性相机检测系统及其影像均匀度处理方法
CN110443204A (zh) * 2018-10-11 2019-11-12 神盾股份有限公司 发光信号强度控制方法及电子装置
US10755065B2 (en) * 2018-12-03 2020-08-25 Novatek Microelectronics Corp. Sensor device and flicker noise mitigating method
CN109637505B (zh) * 2018-12-21 2020-11-17 苏州依唯森电器有限公司 四琴弦式中提琴
CN109901754B (zh) * 2019-02-20 2021-04-13 Oppo广东移动通信有限公司 数据自校准方法及相关装置
CN110672621B (zh) * 2019-10-10 2021-03-05 清华大学 基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法
TWI739431B (zh) * 2019-12-09 2021-09-11 大陸商廣州印芯半導體技術有限公司 資料傳輸系統及其資料傳輸方法
CN113163087B (zh) * 2020-07-23 2022-11-08 神盾股份有限公司 影像感测装置及其曝光时间调整方法
CN112272293A (zh) * 2020-10-28 2021-01-26 业成科技（成都）有限公司 影像处理方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102579024A (zh) * 2010-12-16 2012-07-18 通用电气公司 用于改进的血压估计的自适应时域滤波
CN103083005A (zh) * 2011-11-01 2013-05-08 北京瓦力网络科技有限公司 一种心率检测的方法
US20130131474A1 (en) * 2011-11-22 2013-05-23 Pixart Imaging Inc. Remote controller and display system
US20130332195A1 (en) * 2012-06-08 2013-12-12 Sony Network Entertainment International Llc System and methods for epidemiological data collection, management and display
US20140114147A1 (en) * 2011-08-02 2014-04-24 Valencell, Inc. Systems and methods for variable filter adjustment by heart rate metric feedback
CN105188517A (zh) * 2013-01-24 2015-12-23 恩帕蒂卡有限责任公司 用于心跳信号的检测和处理的设备、系统和方法
CN105635359A (zh) * 2015-12-31 2016-06-01 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 心率测量方法及装置、终端
CN105877730A (zh) * 2016-03-21 2016-08-24 联想(北京)有限公司 一种心率检测方法、装置及电子设备

Family Cites Families (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003032453A (ja) * 2001-07-12 2003-01-31 Canon Inc 画像処理装置
US7505604B2 (en) * 2002-05-20 2009-03-17 Simmonds Precision Prodcuts, Inc. Method for detection and recognition of fog presence within an aircraft compartment using video images
US7474799B2 (en) * 2002-06-12 2009-01-06 Silicon Optix Inc. System and method for electronic correction of optical anomalies
FI116246B (fi) * 2003-06-30 2005-10-14 Nokia Corp Menetelmä ja järjestelmä digitaalisessa kuvannuksessa valotuksen säätämiseksi ja vastaava laite
CN100350877C (zh) * 2003-07-04 2007-11-28 松下电器产业株式会社 活体眼睛判定方法及活体眼睛判定装置
CN1529277A (zh) * 2003-10-16 2004-09-15 王立丰 自动感应活体手指的光学指纹采集仪
CN1317671C (zh) * 2003-11-26 2007-05-23 佳能株式会社 信号处理设备和控制方法
JP2006230603A (ja) * 2005-02-23 2006-09-07 Canon Inc 撮像装置、生体認証システム及び画像取得方法
CN1664847A (zh) * 2005-03-17 2005-09-07 上海交通大学 嵌入式系统指纹的识别与匹配方法
JP4247691B2 (ja) * 2006-05-17 2009-04-02 ソニー株式会社 登録装置、照合装置、登録方法、照合方法及びプログラム
KR101451376B1 (ko) * 2006-07-31 2014-10-16 루미다임 인크. 공간 스펙트럼 지문 스푸프 검출
US8446480B2 (en) * 2006-12-20 2013-05-21 Nokia Corporation Exposure control based on image sensor cost function
CN100446036C (zh) * 2006-12-27 2008-12-24 浙江大学 一种基于累计直方图的非线性亮度校正方法
US8055070B2 (en) * 2007-01-05 2011-11-08 Geo Semiconductor Inc. Color and geometry distortion correction system and method
US8031925B2 (en) * 2007-01-09 2011-10-04 The Board Of Regents Of The University Of Texas System Method and computer-program product for detecting and quantifying protein spots
US7953256B2 (en) * 2007-09-21 2011-05-31 International Business Machines Corporation Method and system for detecting fingerprint spoofing
CN101399924B (zh) * 2007-09-25 2010-05-19 展讯通信（上海）有限公司 基于亮度直方图的自动曝光方法和装置
CN101494739B (zh) * 2009-02-09 2011-09-28 胡燕翔 一种多次曝光组合中曝光次数确定及曝光时间分配的方法
CN101989156B (zh) * 2010-10-08 2012-08-15 苏州佳世达电通有限公司 校正影像感测器的感测亮度的方法
CN104270582B (zh) * 2011-03-03 2017-08-22 原相科技股份有限公司 图像传感器
CN102156868B (zh) * 2011-03-31 2013-03-13 汉王科技股份有限公司 图像二值化方法和装置
JP2012222529A (ja) * 2011-04-06 2012-11-12 Sony Corp 固体撮像素子および駆動方法、並びに電子機器
US9077917B2 (en) * 2011-06-09 2015-07-07 Apple Inc. Image sensor having HDR capture capability
CN102222225B (zh) * 2011-06-24 2012-12-05 洛阳师范学院 一种手指静脉图像防伪获取方法
WO2013128617A1 (ja) * 2012-03-01 2013-09-06 株式会社日本マイクロニクス 表示デバイスの表示むら検出方法及びその装置
US9191635B2 (en) * 2012-03-19 2015-11-17 Semiconductor Components Industries, Llc Imaging systems with clear filter pixels
US9743057B2 (en) * 2012-05-31 2017-08-22 Apple Inc. Systems and methods for lens shading correction
TWI489865B (zh) * 2012-11-13 2015-06-21 Pixart Imaging Inc 曝光調整裝置、影像均化裝置及影像均化方法
CN103077377B (zh) * 2012-12-31 2015-07-29 清华大学 基于方向场分布的指纹校正方法
CA2896825C (en) * 2013-01-15 2019-09-10 Avigilon Corporation Imaging apparatus with scene adaptive auto exposure compensation
US9111125B2 (en) * 2013-02-08 2015-08-18 Apple Inc. Fingerprint imaging and quality characterization
CN103258156B (zh) * 2013-04-11 2016-01-20 杭州电子科技大学 一种基于指纹特征生成密钥的方法
CN103530848A (zh) * 2013-09-27 2014-01-22 中国人民解放军空军工程大学 一种非均匀光照图像二次曝光的实现方法
CN104331683B (zh) * 2014-10-17 2017-07-07 南京工程学院 一种具有噪声鲁棒性的人脸表情识别方法
TWI512270B (zh) * 2015-01-13 2015-12-11 Pixart Imaging Inc 具動態曝光時間的光學測距系統
US20160277707A1 (en) * 2015-03-20 2016-09-22 Optim Corporation Message transmission system, message transmission method, and program for wearable terminal
TWI537875B (zh) * 2015-04-08 2016-06-11 大同大學 影像合成方法與影像處理裝置
CN105847708B (zh) * 2016-05-26 2018-09-21 武汉大学 基于图像直方图分析的线阵相机自动曝光调整方法及系统
CN106060658B (zh) * 2016-05-27 2019-06-14 青岛海信电器股份有限公司 一种图像处理方法及装置
CN106127134B (zh) * 2016-06-20 2019-07-26 联想(北京)有限公司 光学装置、电子设备及其控制方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102579024A (zh) * 2010-12-16 2012-07-18 通用电气公司 用于改进的血压估计的自适应时域滤波
US20140114147A1 (en) * 2011-08-02 2014-04-24 Valencell, Inc. Systems and methods for variable filter adjustment by heart rate metric feedback
CN103083005A (zh) * 2011-11-01 2013-05-08 北京瓦力网络科技有限公司 一种心率检测的方法
US20130131474A1 (en) * 2011-11-22 2013-05-23 Pixart Imaging Inc. Remote controller and display system
US20130332195A1 (en) * 2012-06-08 2013-12-12 Sony Network Entertainment International Llc System and methods for epidemiological data collection, management and display
CN105188517A (zh) * 2013-01-24 2015-12-23 恩帕蒂卡有限责任公司 用于心跳信号的检测和处理的设备、系统和方法
CN105635359A (zh) * 2015-12-31 2016-06-01 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 心率测量方法及装置、终端
CN105877730A (zh) * 2016-03-21 2016-08-24 联想(北京)有限公司 一种心率检测方法、装置及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
TW201824081A (zh) 2018-07-01
CN108270975A (zh) 2018-07-10
TW201824857A (zh) 2018-07-01
CN108269239A (zh) 2018-07-10
TW201841493A (zh) 2018-11-16
CN108268830B (zh) 2021-03-30
TW201826164A (zh) 2018-07-16
TWI629645B (zh) 2018-07-11
CN108269239B (zh) 2021-03-30
TW201824068A (zh) 2018-07-01
CN108268830A (zh) 2018-07-10
CN108270975B (zh) 2020-09-15
CN108270976A (zh) 2018-07-10
CN108268829A (zh) 2018-07-10
TWI629643B (zh) 2018-07-11
CN108268829B (zh) 2021-03-30
TWI629904B (zh) 2018-07-11
TW201822709A (zh) 2018-07-01
CN108261195B (zh) 2020-12-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108261195A (zh) 实时心跳检测方法及实时心跳检测系统
CN110246108B (zh) 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN102520796B (zh) 一种基于逐步回归分析映射模型的视线跟踪方法
CN107527337B (zh) 一种基于深度学习的视频对象移除篡改检测方法
CN104200480B (zh) 一种应用于智能终端的图像模糊度评价方法及系统
CN103996195B (zh) 一种图像显著性检测方法
JP6256488B2 (ja) 信号処理装置、信号処理方法及び信号処理プログラム
CN103054569A (zh) 基于可见光图像测量人体心率的方法、装置及手持设备
CN106611151B (zh) 一种人脸识别方法及装置
CN107292318A (zh) 基于中心暗通道先验信息的图像显著性物体检测方法
CN103932693A (zh) 一种基于手机图像的人体心率的测量方法
CN104598914A (zh) 一种肤色检测的方法及装置
CN116149896B (zh) 时序数据异常检测方法、存储介质和电子设备
CN108509856A (zh) 音频调整方法、装置和音响设备
CN106338711A (zh) 一种基于智能设备的语音定向方法及系统
JP2019000474A (ja) 脈拍周期検出装置、脈拍周期検出方法、脈拍周期検出プログラム、及び脈波検出装置
CN109893163B (zh) 一种自动定位并修复电子听诊器削波失真波形的方法
CN113171064A (zh) 一种基于雷达的生命体征检测方法
CN105550694A (zh) 一种度量人脸图像模糊程度的方法
Zhang et al. Using rear smartphone cameras as sensors for measuring heart rate variability
CN106096544B (zh) 基于二阶盲辨识的非接触式眨眼与心率联合检测系统及方法
CN104282013B (zh) 一种用于前景目标检测的图像处理方法及装置
Xu et al. Denoising for dynamic vision sensor based on augmented spatiotemporal correlation
CN103324906A (zh) 一种遗留物检测的方法和设备
JP2009297234A (ja) 脈拍計測装置、脈拍計測プログラムおよび脈拍計測方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20191010

Address after: Maai Island, Seychelles

Applicant after: Seychelles water wood technology Co.,Ltd.

Address before: Hsinchu County, Taiwan, China

Applicant before: EOSMEM Corp.

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200807

Address after: 2nd floor, building 1, 1998 Licheng middle Avenue, Longqiao street, Putian City, Fujian Province

Applicant after: Putian Jiemu Technology Co.,Ltd.

Address before: Maai Island, Seychelles

Applicant before: Seychelles water wood technology Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 351100 705-706, building a, Jiulong community, No. 999, lihuadong Avenue, Xialin street, Chengxiang District, Putian City, Fujian Province

Patentee after: Fujian Jiemu Technology Co.,Ltd.

Address before: 351100 floor 2, building 1, No. 1998, lichengzhong Avenue, Longqiao street, Putian City, Fujian Province

Patentee before: Putian Jiemu Technology Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231115

Address after: Room 308 and Room 309, No. 268 Xiangke Road, China (Shanghai) Pilot Free Trade Zone, Pudong New Area, Shanghai, 201210

Patentee after: Shanghai Jieming Technology Co.,Ltd.

Address before: 351100 705-706, building a, Jiulong community, No. 999, lihuadong Avenue, Xialin street, Chengxiang District, Putian City, Fujian Province

Patentee before: Fujian Jiemu Technology Co.,Ltd.

TR01 Transfer of patent right