【摘 要】
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随着时代的进步,传统的医疗模式局限性日渐凸显,移动医疗作为多学科交叉的结果,在医疗模式变革的背景下应运而生并飞速发展。移动医疗强调对人体生理数据的实时连续采集,以及
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随着时代的进步,传统的医疗模式局限性日渐凸显,移动医疗作为多学科交叉的结果,在医疗模式变革的背景下应运而生并飞速发展。移动医疗强调对人体生理数据的实时连续采集,以及在充分考虑个体差异性的前提下具有针对性地进行诊断和监护,因此,基于非接触技术的生理信息采集和基于生物特征的身份识别技术都成为了移动医疗领域研究的热点。本文选取脉搏波作为典型生理信号,深入研究了基于视频非接触技术的身份识别、跟踪和异常预警方法。首先对基于脉搏波的生物身份认证理论进行分析,论证以脉搏波作为生物身份特征的唯一性和一致性,并基于运动放大技术设计方案以保证非接触环境下脉搏波的可采集性,探讨基于数据挖掘的特征识别方法。然后,基于MATLAB平台开发了一款视频非接触脉搏波采集和身份认证系统,对脉搏波的非接触式提取、分析以及身份识别等方法进行了软件层面上的实现,并对算法效果进行了测试和评估。之后,将基于特征光的定位方法扩展到医疗监护环境下,提出了一种基于生物特征的定位方法以实现身份识别之后的目标追踪和异常预警。最后,将基于脉搏波的多方面研究成果整合,实现了一种新的移动医疗系统模型构建。
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