# EVM 之技術探討 - [name=作者:Ray Hsu, Jeff Liao] - [time=Thu, Feb 19, 2021 14:22] ## 目錄 [TOC] ## 主要貢獻 - 藉由 Eulerian spatio-temiporal 處理之標準單眼影像集,可觀察到原先肉眼觀察步道之變化。對於原本影像中較大之動作,無須進行放大過程。 - 分析 Temporal filter 和空間的動作,呈現作者結果較佳。 - 作者使用單一個架構,以放大空間動作與單純的時間變化,例如:心跳等,且可以針對調整頻率以對應各細微動作頻率執行放大,包含不能用 Lagrangian 方法放大之動作。 - 比較 Eulerian 和 Lagrangian 之動作放大 ## 架構簡介  1) 拆解影片序列到一個不同的空間頻帶,並套用相同的 Temporal filter 到各個頻帶。 2) 這些經處理後之頻帶,將會乘上放大參數 **α**。 3) 各個放大後之頻帶與原先處理後之頻帶將加,一同還原為原始大小之影像。 ## 重要原理說明 ### [1] Space-time 影片處理 - ++Spatial processing++ 將影像依不同的空間頻帶拆解,會被放大成不一之影像,原因如下: 1) 可能展現不同的信噪比 2) 將含括**空間頻率**(在使用動作放大之線性估測無法得到固定值) - ++Temporal processing++ 使用 Temporal processing 在每一個空間頻帶,作者認為時間序列和在頻帶中像素的值一致,而使用帶通濾波器以擷取有興趣之頻帶。 ### [2] Eulerian 動作放大 EVM能放大細微的動作 1) ++一階動作++ 本篇論文作者認為如果要在時域空間下處理動作放大,而先假設I(x, t)為在某個時間下的某個位置上的向素值, 但是此δ(t)並不會放大波形,只會使訊號向右移,而如果加上他們所研究的時域濾波器B(x,t)=δ(t)∂f(x)/∂χ使式子變為  那此時如果**α**的倍率超過一定數值後,將可以觀察到波形的放大變化。  4) ++邊界條件++ 以下條件式用來設定 spatial filter 之 **α** 和 λc  ## 實驗步驟、過程與結論 ### 步驟 1) 挑選一個時間帶通濾波器,並設定適當截止頻率 (ωl 和 ωh) 2) 挑選放大參數 **α** 3) 挑選空間頻帶 (λc) 4) 挑選一個衰減值給 **α** (0~**α**) ### 過程 - **濾波器**選取: - ++動作放大++:使用 **broad passband** - ++顏色放大++:使用 **narrow passband**,產生較少的雜訊。作者使用 **ideal bandpass filter**,因為擁有窄的頻率通帶 - ++動作與顏色放大皆可++:使用 **Lower-order IIR filter** 可套用在此兩個情境。作者則是使用兩個 first-order lowpass IIR filter,且設定截止頻率 ωl 和 ωh - **放大參數 α**和**空間頻帶**選取: - 可選擇較大 **α**,以超越邊界得到特定動作或顏色改變,但代價是產生噪點和產生更多的人造物。 ### 結論 - **人類脈搏顏色放大**:在作者強調低空間頻率改變之處,他們強制設定 **α**=0 給空間的波長低於 λc - **動作放大**:作者選擇線性斜坡函數設定 **α** ### 實驗結果 - ++顏色放大(兩位不同膚色的成人與嬰兒)++: 1) 成人: - 使用 ideal bandpass,設定界在 0.83Hz ~ 1Hz - 設 **α** 約莫 100、λc 約莫 1000,當使用 spatially lowpass 訊號,以強調顏色變化 - 成人皆能放大顏色變化,當血液流經受試者的臉 - 兩位成人皆使用 Laplacian pyramid 且設定 **α** 給最佳的兩個程度至0 - 作者下採樣與使用 spatial lowpass filter,以同時減少量化與噪點,和以增進他們所需更微妙的脈搏訊號 2) 嬰兒: - 擷取心跳,驗證顏色改變是否通用 - ++動作放大 (臉、手腕、相機、吉他、嬰兒、地鐵和影子等)++: - 皆使用 Laplacian Pyramid 於 spatial filter 1) sim4、吉他: - 需特定設定頻率區段於 temporal frequency (ideal bandpass filter),以得到我們想要的頻率放大 2) 臉: - 使用 Temporal filter ,並搭配較廣的頻帶。在實驗中,使用 Second-order IIR filter,且選用 **α**=20、λc=80去放大 3) 相機: - sample rate 設定 300Hz,當相機拍攝一張長達1秒的曝光照片 ## 存在問題 1) 當 spatial filter 設定不足,將無法呈現我們所需的結果 2) Eulerian 方法較適合更光滑的結構與微小放大;Lagrangian 方法 3) Eulerian error 與 Lagrangian error 對 Temporal characteristic 的噪點呈現一樣的敏感度 ## 實驗頻率擷取與方法 ## 名詞解釋 - ++Spatial characterization++ 分析單一個影像,包括座標、亮度值、影像梯度與像素等。 - ++Temporal characterization++ 分析一系列不同時間之影像,包括影像間之差值等。 - ++[Signal-to-noise ration (訊噪比)](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BF%A1%E5%99%AA%E6%AF%94)++ 為科學和工程中所用的一種度量,用於比較所需訊號的強度與背景雜訊的強度。 - ++[Bandpass filter (帶通濾波器)](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B8%A6%E9%80%9A%E6%BB%A4%E6%B3%A2%E5%99%A8)++ 在頻帶較低的截止頻率fL和較高的截止頻率fH之間是共振頻率,這裡濾波器的插入損失最小,濾波器的帶寬就是fL和fH之間的差值。
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