Method of images segmentation by dynamic spectral characteristics
| Autor: | Borodyn, Andrii A. |
|---|---|
| Jazyk: | ruština |
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: |
измерение пульса
Computer Networks and Communications вейвлет-преобразование динамические спектральные характеристики обработка изображений в реальном масштабе времени wavelet transformation quasi-matched wavelet filtering dynamic spectral characteristics биометрические признаки квазисогласованная вейвлет-фильтрация images segmentation biometric features pulse measurement Electrical and Electronic Engineering сегментация изображений real-time image processing 004.932.72’1 |
| Zdroj: | Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, 2016, Т. 59, № 1 (643) |
| ISSN: | 0021-3470 |
| DOI: | 10.20535/S0021347016010040 |
| Popis: | Полный текст доступен на сайте издания по подписке: http://radio.kpi.ua/article/view/S0021347016010040 In considered method we use basic principles of biometrics and bioradiolocation for solution of the problem of images segmentation. Using dynamic spectral characteristics, obtained by means of wavelet spectrum we extract biometric indicator in form of signal of brightness pixels modification at the face skin part, specified by heartbeat. It is proposed to use quasi-matched wavelet filters for efficient selection of human heartbeat signal and it is shown the possibility of its frequency measurement practically at real-time mode. Obtained results can be used for many medical applications, security systems, object identification, etc. В предложенном методе использованы основы биометрии и биорадиолокации для решения задачи сегментации изображений. Используя динамические спектральные характеристики, полученные с помощью вейвлет-спектров, извлечен биометрический признак в виде сигнала изменения яркости пикселей на участке кожи лица, обусловленный сердцебиением. Предлагается использовать квазисогласованные вейвлет-фильтры для эффективного выделения сигнала пульса человека и показана возможность измерения его частоты практически в реальном масштабе времени. Полученные результаты могут быть использованы во многих медицинских приложениях, системах безопасности, идентификации объектов и т. д. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|