Je fais référence à l'article suivant: Mesures automatisées sans contact du pouls cardiaque par imagerie vidéo et séparation aveugle des sources
Dans l'article ci-dessus, les auteurs sont capables d'extraire le signal du pouls cardiaque des composants RVB. J'essaie de visualiser le processus comme suit.
R' = R + cardiac pulse
G' = G + cardiac pulse
B' = B + cardiac pulse
R ', G' et B 'sont les composantes de couleur observées par la caméra. R, G, B sont les composants de couleur pour une personne, en supposant qu'elle n'a pas de pouls cardiaque.
Il semble que nous aurons 4 sources (R, G, B, pouls cardiaque). Nous essayons maintenant d'obtenir 1 des 4 sources (pouls cardiaque) à partir de 3 signaux de mélange (R ', G', B '), en utilisant ICA.
Est-ce que ça fait du sens? Suis-je en train de manquer certaines techniques? Ou, est-ce que je fais une mauvaise hypothèse sur le processus?
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Vous faites une hypothèse erronée sur le processus. Dans ICA , le nombre de mélanges doit être au moins égal au nombre de composants. Le document que vous citez le reconnaît en fait:
x_i^'=(x_i-\mu_i)/\sigma_i
Les cas examinés dans l'article sont le modèle ICA silencieux et l'ICA bruyant. En d'autres termes, les mesures de fréquence cardiaque considérées au repos (pas un modèle sans impulsion comme vous l'avez suggéré) est le modèle ICA:
Par contre, les mesures de la fréquence cardiaque en mouvement peuvent être considérées
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Lorsqu'il y a plus de sources que de capteurs, le problème est appelé ICA trop complet ou ICA sous-déterminé. Vous pouvez google ça. Votre cas est plus maniable que par exemple le cas d'un capteur et de deux sources et si votre modèle est vraiment correct, vous connaissez déjà la matrice de mélange. Il vaudrait peut-être la peine d'approfondir. À votre santé
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