基于人脸视频的心率检测方法研究
静息心率是一项表征心血管功能健康与否的重要参数。目前检测心率的方法主要有接触式和非接触式检测两类。接触式方法需要仪器直接与人体皮肤触碰，容易引起不适和不便。而非接触式测量法是一种新型测量法，具有操作简单、舒适度高和连续测量的优点，非常适用于日常保健、远程医疗和重症监护等领域。 本文基于光电容积脉搏波描记术，研究基于人脸视频心率检测中的兴趣区域选择方法，提出了两种选择方法：主动法和自适应法，从视频中获取有效心率信息。本文的主要工作如下： 1) 通过查阅大量文献资料，总结了基于视频心率检测技术中光电容积脉搏波传感技术和心冲击描记术这两类的基本原理、研究现状和所存在的问题，在此基础上明确了解决问题的思路。 2) 对兴趣区域方法的选择进行归类研究，受现有研究的启发，提出了兴趣区域主动选取方法。该方法通过特征点定位，选取脸颊区域中的质心子块用作信号处理区域，是一种的复杂度不高，可行性好的区域选择方式； 3) 针对主动选取方法的不足，提出了自适应区域选取方法。该方法通过构建特征信号矩阵作非负矩阵分解，将噪声分离，即自适应选出信噪比高的兴趣区域。该方法精度高，在真实环境下，仍有较好的鲁棒性。 利用本文的方法对15名测试值的心率真实结果进行一致性的评估，发现主动选取方法和自适应选取方法都达到了94%以上的精度。实验结果表明，本文区域选择方法在视频心率检测技术方面具有良好的可行性。
心率检测;非接触式;光电容积脉搏波描记术;兴趣区域;矩阵分解;人脸视频
贵州师范大学
硕士
计算机科学与技术
欧卫华
2018
中文
TP212.9
63
2018-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）