Back to Search Start Over

Heart rate estimation using facial video: A review

Authors :
Mohamed Abul Hassan
David Fofi
Fabrice Meriaudeau
Naufal M. Saad
Babak Karasfi
Yasir Salih Ali
Aamir Saeed Malik
Centre for Intelligent Signal and Imaging Research (Universiti Teknologi Petronas) ( CISIR )
Laboratoire d'Electronique, d'Informatique et d'Image UMR CNRS 6306 ( Le2i )
Université de Technologie de Belfort-Montbeliard ( UTBM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers ( ENSAM ) -Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie (IEMN) - UMR 8520 ( IEMN )
Ecole Centrale de Lille-Institut supérieur de l'électronique et du nunérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambresis ( UVHC ) -Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
Science and Technology Unit, Umm Al Qura University
Umm Al-Qura University
Centre for Intelligent Signal and Imaging Research [Petronas] (CISIR)
Universiti Teknologi PETRONAS (UTP)
Laboratoire d'Electronique, d'Informatique et d'Image [EA 7508] (Le2i)
Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Université de Bourgogne (UB)-École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM)
Arts et Métiers Sciences et Technologies
HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-Arts et Métiers Sciences et Technologies
HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 (IEMN)
Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)
HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-Arts et Métiers Sciences et Technologies
HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Source :
Biomedical Signal Processing and Control, Biomedical Signal Processing and Control, Elsevier, 2017, 38, pp.346-360. 〈http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809417301362?via%3Dihub〉. 〈10.1016/j.bspc.2017.07.004〉, Biomedical Signal Processing and Control, 2017, 38, pp.346-360. ⟨10.1016/j.bspc.2017.07.004⟩, Biomedical Signal Processing and Control, Elsevier, 2017, 38, pp.346-360. ⟨10.1016/j.bspc.2017.07.004⟩
Publication Year :
2017
Publisher :
HAL CCSD, 2017.

Abstract

International audience; Photoplethysmography and Ballistocardiography are two concepts that are used to measure heart rate from human, by using facial videos. Heart rate estimation is essential to determine the physiological and pathological state of a person. This paper presents a critical review of digital camera based heart rate estimating method on facial skin. This review extends the investigation on to the principles and theory behind photoplethysmography and ballistocardiography. The article contains reviews on the significance of the methods and contributions to overcome challenges such as; poor signal strength, illumination variance, and motion variance. The experiments were conducted to validate the state of the art methods on a challenging database that is available publicly. The implemented methods were validated using the database, on 27 subjects for a range of skin tones from pearl white, fair, olive to black. The results were computed using statistical methods such as: mean error, standard deviation, the root mean square error, Pearson correlation coefficient, and Bland-Altman analysis. The results derived from the experiments showed the reliability of the state of the art methods and provided direction to improve for situations involving illumination variance and motion variance. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Details

Language :
English
ISSN :
17468094
Database :
OpenAIRE
Journal :
Biomedical Signal Processing and Control, Biomedical Signal Processing and Control, Elsevier, 2017, 38, pp.346-360. 〈http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809417301362?via%3Dihub〉. 〈10.1016/j.bspc.2017.07.004〉, Biomedical Signal Processing and Control, 2017, 38, pp.346-360. ⟨10.1016/j.bspc.2017.07.004⟩, Biomedical Signal Processing and Control, Elsevier, 2017, 38, pp.346-360. ⟨10.1016/j.bspc.2017.07.004⟩
Accession number :
edsair.doi.dedup.....680483958e27ead64e6a24b3c633eddf
Full Text :
https://doi.org/10.1016/j.bspc.2017.07.004〉