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即時估算器選擇指南 ​

概述 ​

選擇正確的即時估算器對於您應用程式的成功至關重要。本指南幫助您根據具體需求、限制和使用案例做出明智決定。

快速決策樹 ​

詳細比較 ​

ME-rPPG 估算器（預設） ​

最適合：

  • 消費者健身和健康應用程式
  • 具挑戰性的光線或動作條件
  • AI 穩健性有價值的應用程式
  • 需要開源的專案
  • 具有良好連線的高階裝置

選擇 ME-rPPG 如果：

  • ✅ 使用者在測量期間可能會輕微移動
  • ✅ 光線條件變化顯著
  • ✅ 您可以下載約 10 MB 的模型
  • ✅ 需要開源授權
  • ✅ 您想要最先進的 AI 準確度

避免使用 ME-rPPG 如果：

  • ❌ 您需要即時初始化
  • ❌ 套件大小至關重要 (< 1 MB)
  • ❌ 立即需要離線優先
  • ❌ 目標裝置記憶體有限
  • ❌ 網路連線緩慢很常見

FDA 估算器 ​

最適合：

  • 醫療和健康照護應用程式
  • 法規合規要求
  • 資源受限的環境
  • 嵌入式系統和 IoT 裝置
  • 需要即時啟動的應用程式

選擇 FDA 如果：

  • ✅ 需要醫療級準確度
  • ✅ 您需要即時初始化
  • ✅ 套件大小必須最小
  • ✅ 離線能力至關重要
  • ✅ 可接受專有智慧財產權保護

避免使用 FDA 如果：

  • ❌ 使用者會大幅移動
  • ❌ 光線條件不受控制
  • ❌ 您需要最大動作容忍度
  • ❌ 需要開源授權
  • ❌ 偏好 AI 驅動功能

功能比較矩陣 ​

功能ME-rPPGFDA優勝者
準確度（理想條件）⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐🤝 平手
準確度（動作）⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐🤖 ME-rPPG
準確度（不良光線）⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐🤖 ME-rPPG
初始化速度⭐⭐⭐ (1-2s)⭐⭐⭐⭐⭐ (instant)📈 FDA
處理速度⭐⭐⭐⭐ (10-30ms)⭐⭐⭐⭐ (5-10ms)📈 FDA
套件大小⭐⭐⭐ (~10 MB)⭐⭐⭐⭐⭐ (~100 KB)📈 FDA
記憶體使用量⭐⭐⭐ (~4 MB)⭐⭐⭐⭐⭐ (<200 KB)📈 FDA
設定複雜度⭐⭐⭐ (models required)⭐⭐⭐⭐⭐ (zero config)📈 FDA
授權⭐⭐⭐⭐⭐ (open-source)⭐⭐⭐ (proprietary)🤖 ME-rPPG
動作容忍度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐🤖 ME-rPPG
光線容忍度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐🤖 ME-rPPG
第一個結果~3 seconds~5 seconds🤖 ME-rPPG
最佳準確度~10 seconds~10 seconds🤝 平手

使用案例建議 ​

醫療保健應用程式 ​

建議： FDA 估算器

typescript
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
    earlyEstimation: false,  // 等待完整準確度
    minDuration: 10,
    minConfidence: 0.7,      // 高閾值
    debug: false
  }
});

原因：

  • 醫療級準確度
  • 法規合規友好
  • 確定性結果
  • 無外部依賴
  • 即時初始化

健身與健康應用程式 ​

建議： ME-rPPG Estimator

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

原因：

  • 優秀的動作容忍度（使用者可能活躍）
  • 對變化光線穩健
  • 快速初始結果
  • 最先進的 AI 準確度
  • 開源授權

行動應用程式（iOS/Android） ​

建議： ME-rPPG Estimator

原因：

  • 使用者經常移動裝置
  • 光線變化（室內/室外）
  • 現代手機具有良好連線
  • 記憶體通常可用
  • Users expect AI-powered features

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

嵌入式系統與物聯網 ​

建議： FDA 估算器

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

原因：

  • 最小記憶體佔用
  • 不需要下載模型
  • 即時初始化
  • 立即離線工作
  • 更小的套件大小

研究與開發 ​

建議： Both (for comparison)

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

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

原因：

  • 比較 AI 與訊號處理方法
  • 分析不同演算法行為
  • 經驗性地了解權衡
  • 存取兩者的訊號資料

漸進式網頁應用程式（PWA） ​

建議： ME-rPPG Estimator (with FDA fallback)

typescript
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
      }
    });
  }
}

效能比較 ​

初始化時間 ​

處理效能 ​

指標ME-rPPGFDA
影格處理10-30ms5-10ms
第一個結果~3 秒~5 秒
最佳準確度~10 秒~10 秒
CPU 使用量中等-高中等
記憶體使用量~4 MB<200 KB

不同條件下的準確度 ​

條件ME-rPPGFDA
理想（靜止，良好光線）±2 BPM±2 BPM
輕微動作±2-3 BPM±3-5 BPM
中等動作±3-5 BPM±5-10 BPM
不良光線±2-4 BPM±4-8 BPM
說話±3-5 BPM±5-10 BPM

遷移指南 ​

從 FDA 切換到 ME-rPPG ​

步驟 1：新增模型檔案

bash
# 將 ME-rPPG 模型複製到公開目錄
cp -r node_modules/ts-vital-sign-camera/public/models/me-rppg public/models/

步驟 2：更新設定

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

// 之後 (ME-rPPG)
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.MeRppg,
    minDuration: 3,          // 可以更快
    minConfidence: 0.3,      // 可以更低
    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'
  }
});

Step 3: Handle Async Initialization

typescript
// ME-rPPG 需要非同步初始化
camera.on('ready', () => {
  console.log('ME-rPPG models loaded and ready');
  enableStartButton();
});

camera.on('error', (error) => {
  console.error('Failed to load ME-rPPG:', error);
  // 回退到 FDA 或顯示錯誤
});

從 ME-rPPG 切換到 FDA ​

Step 1: Update Configuration

typescript
// 之前 (ME-rPPG)
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.MeRppg,
    minDuration: 3,
    minConfidence: 0.3,
    modelPath: 'models/me-rppg/model.onnx',
    // ... 其他模型路徑
  }
});

// 之後 (FDA)
const camera = createVitalSignCamera({
  realtimeEstimationConfig: {
    estimatorType: RealtimeEstimatorType.Fda,
    minDuration: 10,         // 更長以確保穩定性
    minConfidence: 0.6       // 更高閾值
  }
});

Step 2: Remove Model Files (optional)

bash
# 移除 ME-rPPG 模型以減少套件大小
rm -rf public/models/me-rppg

Step 3: Update User Guidance

typescript
// FDA 對動作更敏感
const instructions = [
  "保持完全靜止",        // 對 FDA 更重要
  "測量期間不要說話", // 對 FDA 至關重要
  "確保良好、均勻的光線",   // 對 FDA 更重要
  "等待完整的 10 秒"      // FDA 需要更多時間
];

執行時切換 ​

您可以通過重新建立相機在執行時切換估算器：

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

function switchEstimator(newType: RealtimeEstimatorType) {
  // 清理目前相機
  camera.destroy();
  
  // 使用不同估算器建立新相機
  currentEstimator = newType;
  camera = createVitalSignCamera({
    realtimeEstimationConfig: {
      estimatorType: currentEstimator
    }
  });
  
  console.log(`已切換到 ${newType} 估算器`);
}

// 使用方式
switchEstimator(RealtimeEstimatorType.Fda);

決策檢查清單 ​

使用此檢查清單做出決定：

如果您對大多數問題回答「是」，請選擇 ME-rPPG： ​

  • [ ] 使用者在測量期間可能會移動
  • [ ] 光線條件不受控制
  • [ ] 您可以下載約 10 MB 的模型
  • [ ] 需要開源授權
  • [ ] 您想要 AI 驅動功能
  • [ ] 目標裝置是現代的 (2020+)
  • [ ] 網路連線良好
  • [ ] 您優先考慮具挑戰性條件下的準確度

如果您對大多數問題回答「是」，請選擇 FDA： ​

  • [ ] 需要醫療級準確度
  • [ ] 即時初始化至關重要
  • [ ] 套件大小必須最小
  • [ ] 離線能力必不可少
  • [ ] 使用者可以在測量期間保持靜止
  • [ ] 可以控制光線
  • [ ] 需要法規合規
  • [ ] 您偏好確定性演算法

混合方法 ​

為了最大靈活性，實作兩者並讓使用者或條件決定：

typescript
function selectEstimator(conditions: {
  lighting: 'good' | 'poor';
  motion: 'still' | 'moving';
  connectivity: 'online' | 'offline';
  priority: 'speed' | 'accuracy';
}): RealtimeEstimatorType {
  // 離線或連線不良 → FDA
  if (conditions.connectivity === 'offline') {
    return RealtimeEstimatorType.Fda;
  }
  
  // 光線不良或動作 → ME-rPPG
  if (conditions.lighting === 'poor' || conditions.motion === 'moving') {
    return RealtimeEstimatorType.MeRppg;
  }
  
  // 速度優先 → FDA (即時初始化)
  if (conditions.priority === 'speed') {
    return RealtimeEstimatorType.Fda;
  }
  
  // 預設為 ME-rPPG 以獲得最佳整體體驗
  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 ​

情境建議原因
醫療應用程式FDA法規合規、確定性
健身應用程式ME-rPPG動作容忍度、AI 穩健性
行動應用程式ME-rPPG變化條件、現代裝置
嵌入式系統FDA最小資源、即時初始化
PWAME-rPPG + FDA 回退最佳體驗與安全網
研究兩者比較方法
離線優先FDA無模型下載
開源專案ME-rPPG授權要求

下一步 ​

  1. 檢閱詳細指南:

  2. 設定您的估算器:

  3. 最佳化效能:

  4. 處理邊緣案例:

參考資料 ​

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