Eulerovská video-magnifikace

V této práci si přiblížíme problematiku eulerovské video-magnifikace (EVM), její počátky a inovace, které vedly až k možnosti jejího využití pro detekci srdečního rytmu v reálném čase. Pomocí Gaussovy pyramidy jsou zvýrazněny rozdíly v prostorových změnách výřezů ze snímaného videa, získaných pomocí MediaPipe Face Mesh algoritmu, využívajícího strojové učení. Výsledkem je dostatečně výrazný časový signál, ze kterého se následně Fourierovou transformací získává tepová frekvence detekovaného subjektu. Je zde navržena metoda měření pro vyhodnocení použitelnosti EVM ve sledovacích systémech. Na konec jsou probrány nedostatky takového systému a možné způsoby jejich nápravy.
In this paper we go over the research behind eulerian video magnification, its beginnings and inovations which lead to its potential use in real time heart rate measurement. The spacial differences are exaggerated using the Gaussian pyramid in conjuncture with face detection using the MediaPipe Face Mesh solution, which leverages machine learning for ultra fast performance. The resulting signal is clear enough to allow pulse extraction using the Fourier transform. Evaluation is conducted upon the final prototype to see how suitable is EVM in combination MediaPipe for use in surrveilance systems. At the end we discuss the limitations and how to possibly overcome them.