即时估算器选择指南

概述

选择正确的即时估算器对于您应用程序的成功至关重要。本指南帮助您根据具体需求、限制和使用案例做出明智决定。

快速决策树

详细比较

ME-rPPG 估算器（预设）

最适合：

• 消费者健身和健康应用程序
• 具挑战性的光线或动作条件
• AI 稳健性有价值的应用程序
• 需要开源的项目
• 具有良好连接的高端装置

选择 ME-rPPG 如果：

• ✅ 使用者在测量期间可能会轻微移动
• ✅ 光线条件变化显著
• ✅ 您可以下载約 10 MB 的模型
• ✅ 需要开源授权
• ✅ 您想要最先进的 AI 准确度

避免使用 ME-rPPG 如果：

• ❌ 您需要即时初始化
• ❌ 套件大小至关重要 (< 1 MB)
• ❌ 立即需要离线优先
• ❌ 目标装置内存有限
• ❌ 网络连接缓慢很常见

FDA 估算器

最适合：

• 医疗和健康照护应用程序
• 法规合规要求
• 资源受限的环境
• 嵌入式系统和 IoT 装置
• 需要即时启动的应用程序

选择 FDA 如果：

• ✅ 需要医疗级准确度
• ✅ 您需要即时初始化
• ✅ 套件大小必须最小
• ✅ 离线能力至关重要
• ✅ 可接受专有知识产权保护

避免使用 FDA 如果：

• ❌ 使用者会大幅移动
• ❌ 光线条件不受控制
• ❌ 您需要最大动作容忍度
• ❌ 需要开源授权
• ❌ 偏好 AI 驱动功能

功能比较矩阵

功能	ME-rPPG	FDA	优胜者
准确度（理想条件）	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	🤝 平手
准确度（动作）	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	🤖 ME-rPPG
准确度（不良光线）	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	🤖 ME-rPPG
初始化速度	⭐⭐⭐ (1-2s)	⭐⭐⭐⭐⭐ (instant)	📈 FDA
处理速度	⭐⭐⭐⭐ (10-30ms)	⭐⭐⭐⭐ (5-10ms)	📈 FDA
套件大小	⭐⭐⭐ (~10 MB)	⭐⭐⭐⭐⭐ (~100 KB)	📈 FDA
内存使用量	⭐⭐⭐ (~4 MB)	⭐⭐⭐⭐⭐ (<200 KB)	📈 FDA
设置复杂度	⭐⭐⭐ (models required)	⭐⭐⭐⭐⭐ (zero config)	📈 FDA
授权	⭐⭐⭐⭐⭐ (open-source)	⭐⭐⭐ (proprietary)	🤖 ME-rPPG
动作容忍度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	🤖 ME-rPPG
光线容忍度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	🤖 ME-rPPG
第一个结果	~3 seconds	~5 seconds	🤖 ME-rPPG
最佳准确度	~10 seconds	~10 seconds	🤝 平手

使用案例建议

医疗保健应用程序

建议： FDA 估算器

const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
    earlyEstimation: false,  // 等待完整准确度
    minDuration: 10,
    minConfidence: 0.7,      // 高阈值
    debug: false
  }
});

原因：

• 医疗级准确度
• 法规合规友好
• 确定性结果
• 无外部依赖
• 即时初始化

健身與健康应用程序

建议： ME-rPPG Estimator

const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.MeRppg,
    earlyEstimation: true,
    minDuration: 3,
    minConfidence: 0.3,
    debug: false
  }
});

原因：

• 优秀的动作容忍度（使用者可能活跃）
• 对变化光线稳健
• 快速初始结果
• 最先进的 AI 准确度
• 开源授权

移动应用程序（iOS/Android）

建议： ME-rPPG Estimator

原因：

• 使用者经常移动装置
• 光线变化（室内/室外）
• 现代手机具有良好连接
• 内存通常可用
• Users expect AI-powered features

替代方案： FDA 估算器 (for medical apps or limited connectivity)

嵌入式系统與物联网

建议： FDA 估算器

const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
    earlyEstimation: true,
    minDuration: 5,
    minConfidence: 0.5,
    debug: false
  }
});

原因：

• 最小内存占用
• 不需要下载模型
• 即时初始化
• 立即离线工作
• 更小的套件大小

研究與开发

建议： Both (for comparison)

// Test both estimators
const meRppgCamera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.MeRppg,
    debug: true
  }
});

const fdaCamera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
    debug: true
  }
});

原因：

• Compare AI vs signal processing approaches
• Analyze different algorithm behaviors
• Understand trade-offs empirically
• Access to signal data from both

渐进式网页应用程序（PWA）

建议： ME-rPPG Estimator (with FDA fallback)

async function createEstimator() {
  // Try ME-rPPG first
  try {
    const camera = createVitalSignCamera({
      realtimeEstimationConfig: {
        estimatorType: RealtimeEstimatorType.MeRppg,
        debug: true
      }
    });
    
    // Wait for models to load
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
    return camera;
  } catch (error) {
    console.warn('ME-rPPG failed, falling back to FDA:', error);
    
    // Fallback to FDA
    return createVitalSignCamera({
      realtimeEstimationConfig: {
        estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
        debug: true
      }
    });
  }
}

性能比较

初始化时间

处理性能

指标	ME-rPPG	FDA
帧处理	10-30ms	5-10ms
第一个结果	~3 秒	~5 秒
最佳准确度	~10 秒	~10 秒
CPU 使用量	中等-高	中等
内存使用量	~4 MB	<200 KB

不同条件下的准确度

条件	ME-rPPG	FDA
理想（静止，良好光线）	±2 BPM	±2 BPM
轻微动作	±2-3 BPM	±3-5 BPM
中等动作	±3-5 BPM	±5-10 BPM
不良光线	±2-4 BPM	±4-8 BPM
说话	±3-5 BPM	±5-10 BPM

迁移指南

从 FDA 切换到 ME-rPPG

步骤 1：添加模型文件

# 将 ME-rPPG 模型复制到公共目录
cp -r node_modules/ts-vital-sign-camera/public/models/me-rppg public/models/

步骤 2：更新配置

// Before (FDA)
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
    minDuration: 10,
    minConfidence: 0.6
  }
});

// After (ME-rPPG)
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.MeRppg,
    minDuration: 3,          // Can be faster
    minConfidence: 0.3,      // Can be lower
    modelPath: 'models/me-rppg/model.onnx',
    statePath: 'models/me-rppg/state.json',
    welchPath: 'models/me-rppg/welch_psd.onnx',
    hrPath: 'models/me-rppg/get_hr.onnx'
  }
});

步骤 3：处理异步初始化

// ME-rPPG requires async initialization
camera.on('ready', () => {
  console.log('ME-rPPG models loaded and ready');
  enableStartButton();
});

camera.on('error', (error) => {
  console.error('Failed to load ME-rPPG:', error);
  // Fallback to FDA or show error
});

从 ME-rPPG 切换到 FDA

步骤 1：更新配置

// Before (ME-rPPG)
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.MeRppg,
    minDuration: 3,
    minConfidence: 0.3,
    modelPath: 'models/me-rppg/model.onnx',
    // ... other model paths
  }
});

// After (FDA)
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
    minDuration: 10,         // Longer for stability
    minConfidence: 0.6       // Higher threshold
  }
});

步骤 2：移除模型文件（可选）

# 移除 ME-rPPG 模型以减少套件大小
rm -rf public/models/me-rppg

步骤 3：更新用户指导

// FDA is more sensitive to motion
const instructions = [
  "Stay completely still",        // More important for FDA
  "Don't talk during measurement", // Critical for FDA
  "Ensure good, even lighting",   // More important for FDA
  "Wait for full 10 seconds"      // FDA needs more time
];

运行时切换

您可以通过重新创建相机在运行时切换估算器：

let currentEstimator: RealtimeEstimatorType = RealtimeEstimatorType.MeRppg;
let camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: currentEstimator
  }
});

function switchEstimator(newType: RealtimeEstimatorType) {
  // Clean up current camera
  camera.destroy();
  
  // Create new camera with different estimator
  currentEstimator = newType;
  camera = createVitalSignCamera({
    realtimeEstimationConfig: {
      estimatorType: currentEstimator
    }
  });
  
  console.log(`Switched to ${newType} estimator`);
}

// Usage
switchEstimator(RealtimeEstimatorType.Fda);

决策检查清单

Use this checklist to make your decision:

Choose ME-rPPG if you answer "Yes" to most:

• [ ] Users may move during measurement
• [ ] 光线条件不受控制
• [ ] 您可以下载約 10 MB 的模型
• [ ] 需要开源授权
• [ ] 您想要 AI 驱动功能
• [ ] 目标设备是现代的 (2020+)
• [ ] 网络连接良好
• [ ] 您优先考虑具挑战性条件下的准确度

Choose FDA if you answer "Yes" to most:

• [ ] 需要医疗级准确度
• [ ] 即时初始化至关重要
• [ ] 套件大小必须最小
• [ ] 离线能力必不可少
• [ ] 用户可以在测量期间保持静止
• [ ] 可以控制光线
• [ ] 需要法规合规
• [ ] 您偏好确定性算法

混合方法

为了最大灵活性，实现两者并让用户或条件决定：

function selectEstimator(conditions: {
  lighting: 'good' | 'poor';
  motion: 'still' | 'moving';
  connectivity: 'online' | 'offline';
  priority: 'speed' | 'accuracy';
}): RealtimeEstimatorType {
  // Offline or poor connectivity → FDA
  if (conditions.connectivity === 'offline') {
    return RealtimeEstimatorType.Fda;
  }
  
  // Poor lighting or motion → ME-rPPG
  if (conditions.lighting === 'poor' || conditions.motion === 'moving') {
    return RealtimeEstimatorType.MeRppg;
  }
  
  // Speed priority → FDA (instant init)
  if (conditions.priority === 'speed') {
    return RealtimeEstimatorType.Fda;
  }
  
  // 默认为 ME-rPPG 以获得最佳整体体验
  return RealtimeEstimatorType.MeRppg;
}

// 使用方式
const estimatorType = selectEstimator({
  lighting: detectLightingConditions(),
  motion: detectMotionLevel(),
  connectivity: navigator.onLine ? 'online' : 'offline',
  priority: 'accuracy'
});

const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType
  }
});

摘要

情景	建议	原因
医疗应用程序	FDA	法规合规、确定性
健身应用程序	ME-rPPG	动作容忍度、AI 稳健性
移动应用程序	ME-rPPG	变化条件、现代设备
嵌入式系统	FDA	最小资源、即时初始化
PWA	ME-rPPG + FDA 回退	最佳体验与安全网
研究	两者	比较方法
离线优先	FDA	无模型下载
开源项目	ME-rPPG	授权要求

下一步

1. Review Detailed Guides:

   • ME-rPPG Estimator
   • FDA 估算器

2. Configure Your Estimator:

   • Configuration Reference

3. Optimize Performance:

   • Performance Guide

4. Handle Edge Cases:

   • Troubleshooting Guide

参考资料

• ME-rPPG Paper
• FDA Guidelines
• SDK Documentation