陳聰聰 劉昱竹 王海同 緱奕軒 郁翛然

收稿日期：2023-08-07

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.04.007

摘? 要：心率作為一項(xiàng)重要的生理特征信息，在醫(yī)療診斷方面有著不可替代的作用。非接觸式心率檢測(cè)無(wú)須與測(cè)試者直接接觸即可測(cè)量出心率，避免了傳統(tǒng)心率測(cè)量時(shí)測(cè)試者長(zhǎng)時(shí)間接觸儀器造成的不適，且成本更低，便攜性更好。文章提出一種結(jié)合ICA和小波變換的算法，對(duì)攝像頭輸入的人臉視頻依次進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換、降噪、時(shí)頻域變換等操作，并搭建了一個(gè)基于人臉視頻的心率測(cè)算系統(tǒng)，針對(duì)不同指標(biāo)設(shè)計(jì)了多個(gè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠快速實(shí)時(shí)檢測(cè)人體心率數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)非接觸式心率檢測(cè)，滿足心率檢測(cè)需求。

關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)程光電容積描記法；心率測(cè)量；圖像處理；小波變換

中圖分類號(hào)：TP391.4；Q632? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2024）04-0030-06

Research on Non-Contact Heart Rate Measurement System Based on Facial Video

CHEN Congcong， LIU Yuzhu， WANG Haitong， GOU Yixuan， YU Xiaoran

（School of Electronic Engineering， Beijing University of Posts and Telecommunications， Beijing? 100876， China）

Abstract： As an important physiological characteristic information， the heart rate plays an irreplaceable role in medical diagnosis. Non-contact heart rate detection can measure heart rate without direct contact with the tester， avoiding discomfort of tester caused by prolonged contact with the instrument during traditional heart rate measurement， and has lower cost and better portability. This paper proposes an algorithm that combines ICA and wavelet transform to sequentially perform color space conversion， noise reduction， time-frequency domain transformation， and other operations on the facial video input from the camera. The heart rate measurement system based on facial video is built， and multiple experiments are designed for different indicators. The experimental results show that the system can quickly and real-time detect human heart rate data， achieve non-contact heart rate detection， and meet the needs of heart rate detection.

Keywords： remote photocapacitance plethysmography; heart rate measurement; image processing; wavelet transform

0? 引? 言

心率測(cè)量技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷，健康監(jiān)控和刑偵探測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域上都有著廣泛的應(yīng)用[1]。目前市面上的測(cè)量技術(shù)，主要包括心電圖（Electrocardiograph， ECG）技術(shù)、光電容積脈搏波描記法（Photoplethysmographic， PPG）以及遠(yuǎn)程光電容積脈搏波描記法（Remote Photoplethysmography， RPPG）。其中ECG通過(guò)檢測(cè)人體不同部位電位差來(lái)計(jì)算心率[2]，精確性高但需要專業(yè)設(shè)備，難以應(yīng)用于日常生活。PPG通過(guò)檢測(cè)身體部位因心動(dòng)周期而產(chǎn)生的對(duì)不同波長(zhǎng)的光照吸收或反射量的周期性變化來(lái)計(jì)算心率[3]，價(jià)格相對(duì)較低，在智能手環(huán)或其他允許相對(duì)高誤差的測(cè)量場(chǎng)景中被廣泛應(yīng)用。RPPG指利用攝像頭等傳感器來(lái)捕捉由心動(dòng)周期造成的皮膚反射光周期性變化的技術(shù)，最早在2010年由Ming-Zher Poh等人提出[4]。這種技術(shù)從皮膚RGB圖像中提取顏色變化，并使用基于獨(dú)立成分分析（Independent Component Analysis， ICA）的盲源分離（Blind Source Separation， BSS）方法估計(jì)血液容積描記信號(hào)。RPPG的優(yōu)點(diǎn)在于無(wú)須專業(yè)設(shè)備也無(wú)須與被檢測(cè)者接觸，便攜性好，應(yīng)用前景廣泛。

本文提出了一種結(jié)合基于ICA的盲源分離算法以及小波變換的非接觸式心率測(cè)量系統(tǒng)，從連續(xù)視頻中分離人臉心率數(shù)據(jù)，獲取一定時(shí)間內(nèi)的實(shí)時(shí)心率曲線。通過(guò)不同場(chǎng)景下的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，其結(jié)果表明本文所述方法能以非接觸方式準(zhǔn)確獲取心率測(cè)量結(jié)果。

1? 信號(hào)處理方法與過(guò)程

人類皮膚可劃分為3層，表皮層，真皮層和皮下組織，其中真皮層和皮下組織中分布著豐富的毛細(xì)血管，毛細(xì)血管的血液容積隨著心動(dòng)周期發(fā)生周期性，血紅蛋白對(duì)光信號(hào)的吸收也因此規(guī)律性變化[5]，這種改變表現(xiàn)為能夠被攝像頭捕捉的微弱膚色變化，從而為通過(guò)視頻來(lái)提取心率信息提供了可能。

如圖1所示，本文心率檢測(cè)算法的主要流程為：1）識(shí)別人臉，并使用基于圖像特征點(diǎn)的跟蹤算法KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）克服人臉微小運(yùn)動(dòng)；2）將人臉圖片由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為YIQ顏色空間，減小環(huán)境光的影響，并對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的去趨勢(shì)化，標(biāo)準(zhǔn)化處理，以排除系統(tǒng)噪聲的影響；3）利用ICA盲源分離算法，提取心率特征信號(hào)；4）對(duì)提取出來(lái)的心率特征信號(hào)進(jìn)行小波變換，濾除多余的低頻噪聲，并輸出最終結(jié)果。

圖1? 算法流程圖

1.1? 感興趣區(qū)域選取

通過(guò)檢測(cè)膚色變化獲取心率，首先要保證選取區(qū)域內(nèi)包含足夠的膚色區(qū)域，其次，本文的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)心率分析，而人臉的運(yùn)動(dòng)會(huì)對(duì)運(yùn)算結(jié)果產(chǎn)生影響，因此需要穩(wěn)定面部特征點(diǎn)在感興趣區(qū)域當(dāng)中的相對(duì)位置。本文基于KLT稀疏光流追蹤算法，進(jìn)行面部特征穩(wěn)定工作，以保證獲取連續(xù)，穩(wěn)定，有效的原始信號(hào)流。

KLT算法的基本原理建立在以下三個(gè)假設(shè)基礎(chǔ)上：

1）亮度恒定。

2）極短時(shí)間內(nèi)物體伴隨的是微小運(yùn)動(dòng)。

3）相鄰的臨界點(diǎn)做的是相似運(yùn)動(dòng)。

在相鄰幾幀圖像間，圖像的亮度，人臉運(yùn)動(dòng)程度和人臉輪廓進(jìn)行的相似運(yùn)動(dòng)都可以認(rèn)為滿足以上假設(shè)，KLT特征跟蹤的主要步驟為：

1）使用Harris角點(diǎn)的特征檢測(cè)器[6]在初始幀，即攝像頭獲取的視頻流的第一幀中經(jīng)識(shí)別的人臉區(qū)域M （x， y）中選取質(zhì)量更高，更便于追蹤的點(diǎn)。

2）獲取角點(diǎn)后，用I （x， y， t）表示任一角點(diǎn)在第一幀的灰度值，到下一幀，假設(shè)它移動(dòng)了（dx， dy）到下一個(gè)位置，用了dt時(shí)間，由于假設(shè)1），可以認(rèn)為下一幀中的該像素的灰度值幾乎無(wú)變化，即：

（1）

對(duì)該方程進(jìn)行泰勒展開(kāi)并兩邊消元可以得到：

（2）

令：

，

Ix，Iy，Iz分別表示圖像中像素點(diǎn)的灰度對(duì)X，Y，Z的偏導(dǎo)數(shù)。由于條件3），假設(shè)在一個(gè)小方格里的所有像素位移相同，可以得到以下方程（3）的光流方程，求取的最小二乘解即求得像素間的位移矢量。

（3）

3）在獲取了所有特征點(diǎn)的位移矢量后，本文對(duì)所有的位移矢量進(jìn)行了平均，作為整個(gè)人臉區(qū)域的位移矢量，同原本的人臉框截取坐標(biāo)相加，完成人臉識(shí)別工作。

1.2? 顏色空間轉(zhuǎn)換

YIQ顏色空間中，Y指代圖像的亮度信息，即灰度值，I、Q代表色度信息。相較于RGB空間，YIQ空間可以直接對(duì)圖片的色度信息進(jìn)行處理，在后續(xù)ICA盲源分離中可以更精準(zhǔn)地提取出信號(hào)源[7]。同時(shí)，YIQ空間將Y通道分離出來(lái)，一定程度上也消除了光的亮度對(duì)信號(hào)的影響。

YIQ和RGB的轉(zhuǎn)換公式如下：

（4）

完成顏色空間轉(zhuǎn)換后，本文去除Y通道的亮度信息，對(duì)I、Q通道進(jìn)行空間平均，得到一段時(shí)間內(nèi)的皮膚色度均值數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去趨勢(shì)化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，以最大程度消除系統(tǒng)噪聲的影響，同時(shí)將信號(hào)大小標(biāo)準(zhǔn)化。

用x表示I，Q兩通道經(jīng)空間平均后得到的數(shù)據(jù)序列，u表示數(shù)據(jù)序列的數(shù)據(jù)均值，δ是數(shù)據(jù)序列的標(biāo)準(zhǔn)差，用X表示得到的初始信號(hào)，標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

（5）

經(jīng)過(guò)上述處理后，得到的初始信號(hào)（以Q_T為例）如圖2所示。

圖2? Q_T信號(hào)

本文在FPS固定的情況下，直接用幀數(shù)代替時(shí)間。圖2顯示初始的信號(hào)波形基線漂移大，高頻噪聲多，需要進(jìn)一步的處理來(lái)提取出更精確的心率信號(hào)。

1.3? 獨(dú)立成分分析

1.3.1? ICA方法

拍攝過(guò)程中存在人臉自身的微小轉(zhuǎn)動(dòng)以及相機(jī)振動(dòng)等因素，這類非線性移動(dòng)所產(chǎn)生的噪聲超過(guò)了KLT算法的捕捉能力。因此，為了進(jìn)一步提純心率特征信號(hào)，需要對(duì)初始信號(hào)進(jìn)行盲源分離[8]，本文中采用ICA方法。

ICA是由法國(guó)學(xué)者Herault和Jutten提出的一種基于高階統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)據(jù)分析方法[9]，對(duì)于盲源分離有很好的效果。

設(shè)s （t）為信號(hào)源，接收到的信號(hào)x （t）為s （t）與混合矩陣A相乘后的結(jié)果，因此只需要找到A的逆矩陣B即可還原信號(hào)。在基于ICA信號(hào)源統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的前提下，我們將前文中處理后的I、Q通道作為初始信號(hào)，假設(shè)I、Q通道除了接收到兩個(gè)固有的信號(hào)源信息外，還受到一個(gè)獨(dú)立的噪聲源干擾。即：

（6）

其中s1和s2為兩個(gè)獨(dú)立生理信號(hào)源，n為噪聲源。解混合矩陣A的第一步是對(duì)待觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理：

（7）

第二步是白化處理，即去相關(guān)性。求出中心化處理后信號(hào)的協(xié)方差矩陣Cx及Cx的特征值Λ和特征向量U，白化矩陣的公式如下：

（8）

信號(hào)X經(jīng)過(guò)白化矩陣處理后，得到白化信號(hào)Z：

（9）

第三步是迭代。初始化隨機(jī)的權(quán)重矩陣Wp并設(shè)定迭代次數(shù)和最大誤差，本文中分別設(shè)定為10 000和0.000 01。Wp計(jì)算公式：

（10）

其中g(shù) （x）為非線性函數(shù)，本文中?。?/p>

（11）

迭代至Wp與上一次迭代的Wp之差小于最大誤差時(shí)，停止迭代。此時(shí)：

（12）

SZ即為分離后的信號(hào)矩陣，由三個(gè)信號(hào)，包括獨(dú)立信號(hào)源和噪聲源組成。

實(shí)際的測(cè)試中分離出個(gè)信號(hào)源如圖3所示。

s1～s3即為分離出的三個(gè)信號(hào)源，由于ICA方法得到的信號(hào)排序具有隨機(jī)性，因此還需要進(jìn)一步處理，以選擇出其中最能代表心率特征的信號(hào)。

1.3.2? 利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)選取信號(hào)源

血紅蛋白對(duì)波長(zhǎng)在540～570 nm之間的黃綠光吸收更多，對(duì)于YIQ空間，黃綠色主要包含在Q通道中，所以將Q通道的信號(hào)作為心率參考信號(hào)對(duì)分離出的三個(gè)信號(hào)源進(jìn)行篩選。

圖3? ICA分離出的信號(hào)

本文采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)，在三個(gè)信號(hào)源中選擇與Q通道信號(hào)相關(guān)程度最高的信號(hào)源作為心率信號(hào)。皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下所示：

（3）

在上面的三個(gè)信號(hào)源中選取相關(guān)程度最大的，即為較為純凈的心率信號(hào)s0（t）。

1.4? 小波變換

由于外界光強(qiáng)變化以及攝像頭CCD敏感度、呼吸帶來(lái)的數(shù)據(jù)規(guī)律性變化等因素，1.3節(jié)中的心率信號(hào)s0（t）存在很明顯的基線漂移[10]。去除基線漂移的方法通常有FIR濾波、中值濾波、小波變換濾波等。為了消除基線漂移對(duì)最后峰值檢測(cè)的影響，此處采用精度較高的小波變換方法。

相對(duì)于傳統(tǒng)的帶通濾波器，小波變換具有多分辨率的特性，即在低頻區(qū)域?qū)r(shí)間的分辨率低而頻率分辨率高，高頻區(qū)域則與之相反。同時(shí)小波變換可以進(jìn)行多層次分解，從而由粗到細(xì)地觀測(cè)。小波分解過(guò)程如圖4所示。

圖4? 小波分解流程

信號(hào)在每一層中都分解為近似部分A和細(xì)節(jié)部分D，近似部分即為低頻部分。本文中，采用db5小波作為變換的基波，將s0（t）信號(hào)進(jìn)行五層分解，再將每層的近似信號(hào)小波重構(gòu)。小波重構(gòu)即小波分解的逆過(guò)程，從分解的底層向上重構(gòu)出原始信號(hào)。由于重構(gòu)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度與原信號(hào)不一致，因此小波重構(gòu)需要隔值插零來(lái)增加數(shù)據(jù)量。重構(gòu)結(jié)果如圖5，x1～x5表示一到五層的近似信號(hào)。

圖5? 小波重構(gòu)后的近似信號(hào)

圖中顯示第四層和第五層的近似信號(hào)與基線漂移的形態(tài)相似程度高，本文中選擇將第四層近似信號(hào)從s0（t）中除去，即可得到比較純凈的心率信號(hào)s（t），如圖6所示。

圖6? 去除基線漂移后的信號(hào)

至此，完成了信號(hào)的濾波、降噪處理工作。

1.5? FFT和峰值檢測(cè)

為了從上述完成除噪的信號(hào)中提取出心率信息，通常采用快速傅里葉變換方法（FFT），將時(shí)域信號(hào)s（t）轉(zhuǎn)為頻域信號(hào)X （ f ），X （ f ）即為心率信號(hào)的頻譜。在純凈的心率信號(hào)中，心率信息所占的功率是最大的。因此將頻譜轉(zhuǎn)換為功率譜，功率譜中峰值對(duì)應(yīng)的頻率就是心跳頻率。

2? 系統(tǒng)架構(gòu)及算法實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)包括UI界面、核心算法、數(shù)據(jù)庫(kù)三個(gè)部分，如圖7所示。

UI界面包括開(kāi)始界面、測(cè)試界面、數(shù)據(jù)庫(kù)界面。開(kāi)始界面主要是對(duì)項(xiàng)目的介紹，用戶在測(cè)試界面打開(kāi)相機(jī)并正對(duì)攝像頭，等待一段時(shí)間后，圖像右側(cè)即會(huì)顯示相應(yīng)的心率和心率折線圖。數(shù)據(jù)庫(kù)界面則用于歷史數(shù)據(jù)。

核心算法部分由ROI選取、顏色空間轉(zhuǎn)換、ICA盲源分離、小波變換和峰值檢測(cè)五個(gè)模塊組成。相機(jī)采集到的圖像依序經(jīng)過(guò)上述模塊處理，并最終返回心率值顯示在測(cè)試界面。

數(shù)據(jù)庫(kù)部分，采用Python與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)接，通過(guò)UI界面對(duì)信息的輸入，可以直接鏈接本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)測(cè)試者的姓名、年齡、性別、心率實(shí)時(shí)的保存與查看。

圖7? 系統(tǒng)框架

3? 數(shù)據(jù)分析

3.1? 準(zhǔn)確度測(cè)試

為了測(cè)量上述每個(gè)步驟對(duì)整體方法準(zhǔn)確率的提升，向系統(tǒng)輸入7段時(shí)長(zhǎng)為10 s的人臉視頻，并記錄下測(cè)試對(duì)象在同一時(shí)間段內(nèi)，去除了不同模塊后心率算法的計(jì)算結(jié)果。本文采用標(biāo)準(zhǔn)差（SD）、均方根誤差（RMSE）和平均誤差率r三種指標(biāo)來(lái)驗(yàn)證。

通過(guò)表1可以看出，程序總體的準(zhǔn)確率達(dá)到了93.7%以上，標(biāo)準(zhǔn)誤差為3.77次/分，滿足中華人民共和國(guó)醫(yī)藥行業(yè)規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)誤差小于或等于5次/分，足以勝任日常的簡(jiǎn)單心率測(cè)量。此外，可以看出各部分的加入對(duì)算法的準(zhǔn)確度都有所提升，顏色空間變換對(duì)于系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性有著明顯作用。

表1? 三種指標(biāo)結(jié)果

測(cè)試情況 SD /（次/分） RMSE /（次/分） r

測(cè)量值 11.43

計(jì)算值 12.91 3.77 6.3%

無(wú)KLT 33.96 6.24 9.5%

無(wú)ICA 14.65 4.05 7.9%

無(wú)顏色空間轉(zhuǎn)換 58.70 10.34 36.5%

將用準(zhǔn)確值減去各計(jì)算值得出的各部分誤差如圖8所示，其中紅線之間為測(cè)量值的95%置信區(qū)間，各點(diǎn)為不同數(shù)值的誤差分布情況，有部分?jǐn)?shù)據(jù)重疊，圖8（a）為算法的整體測(cè)量誤差，可以看出基本分布在置信區(qū)間內(nèi)且相對(duì)集中地分布在誤差為0的基準(zhǔn)線兩側(cè)，有少數(shù)誤差較大的特殊點(diǎn)。圖8（b）為去除顏色空間轉(zhuǎn)換的測(cè)量誤差，明顯有向上偏移的傾向，原因在于去除顏色空間轉(zhuǎn)換后，本文將綠色通道作為ICA盲源分離中信號(hào)選擇的參考信號(hào)，但單獨(dú)的綠色通道信號(hào)作為參考混雜有較多的噪聲信號(hào)，而紅色通道和藍(lán)色通道中包含的心率信號(hào)過(guò)少，導(dǎo)致最終分離出的信號(hào)有較大的誤差。圖8（c）為去除ICA盲源分離算法的誤差情況，相較于整體值圖中區(qū)別不明顯，從表1中也可看出ICA盲源分離主要起到濾除輕微的非線性噪聲的作用。圖8（d）為去除了KLT算法的誤差分布情況，波形與準(zhǔn)確值大致相當(dāng)，但誤差較大的情況較LT起到了有效的提高穩(wěn)定性的作用。

（a）測(cè)量誤差

（b）無(wú)顏色空間轉(zhuǎn)換測(cè)量誤差

（c）無(wú)ICA測(cè)量誤差

（d）無(wú)KLT測(cè)量誤差

圖8? 靜止場(chǎng)景下誤差分布圖

3.2? 運(yùn)動(dòng)干擾實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)對(duì)15名測(cè)試對(duì)象在運(yùn)動(dòng)前后的狀態(tài)分別進(jìn)行測(cè)試，以檢驗(yàn)算法在不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的效果，其中男生7名，女生8名，年齡在12到60周歲不等。地點(diǎn)選擇室內(nèi)，時(shí)間是白天，光照為自然光。

實(shí)驗(yàn)采用的設(shè)備為羅技C920E攝像頭和樂(lè)普動(dòng)態(tài)心電記錄儀ER2，幀率為30，分辨率為1 280×720。每名受試者測(cè)試兩組數(shù)據(jù)，分別是平靜狀態(tài)和跳繩五十次后的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。表中計(jì)算值和測(cè)量值取該時(shí)間段內(nèi)的平均值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2? 不同測(cè)試者的結(jié)果對(duì)比

性別 平靜狀態(tài)/（次/分） 運(yùn)動(dòng)結(jié)束狀態(tài)/（次/分）

計(jì)算值 測(cè)量值 計(jì)算值 測(cè)量值

女 85.5 86 140.6 139

女 74.5 79 117.7 120

男 80.8 85 115.7 120

女 95.7 93 110.7 115

女 98.8 104 140.6 141

女 89.7 88 125.8 130

女 113.8 115 137.7 144

男 83.8 83 116.7 116

男 89.7 88 134.6 138

女 79.2 80 89.1 92

男 59.5 62 96.2 95

女 80.2 81 134.2 130

男 93.6 88 120.7 122

男 92.2 88 132.8 133

男 91.1 90 128.3 130

平均誤差 2.5 2.6

均方根誤差 3.03 3.12

從表中可知，平靜狀態(tài)下的平均誤差為2.5，均方根誤差為3.03，運(yùn)動(dòng)結(jié)束狀態(tài)下平均誤差為2.6，均方根誤差為3.12。運(yùn)動(dòng)前后的計(jì)算心率誤差大致相當(dāng)且都處于較低水平，因此可以認(rèn)為算法的結(jié)果能夠很好地反映人體的心率變化。

3.3? 長(zhǎng)時(shí)間的心率檢測(cè)

為了驗(yàn)證本文所提出的方法具有穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)一組時(shí)長(zhǎng)為5 min的心率測(cè)試實(shí)驗(yàn)，共計(jì)算得172個(gè)心率數(shù)據(jù)，其平均誤差（MD）、均方根誤差（RMSE）和平均誤差率r如表3所示。

表3? 指標(biāo)結(jié)果

測(cè)試時(shí)狀態(tài) MD RMSE /（次/分） r

平靜 2.34 4.34 5.9%

將實(shí)際測(cè)量值和計(jì)算值繪入同一坐標(biāo)系下，如圖9所示，可以看出本文算法的計(jì)算結(jié)果與接觸式設(shè)備測(cè)量結(jié)果基本保持一致。

圖9? 長(zhǎng)時(shí)間測(cè)量心率結(jié)果

4? 結(jié)? 論

本文針對(duì)受運(yùn)動(dòng)和光照變化干擾的人臉視頻，提出了一種基于獨(dú)立成分分析和小波變換的非接觸式心率檢測(cè)方法。對(duì)于追蹤到的人臉，轉(zhuǎn)換顏色空間后，利用ICA和小波變換除噪，以獲得較為純凈的心率信號(hào)。并從各個(gè)模塊方面解釋了算法的編程實(shí)現(xiàn)。最后，從三個(gè)指標(biāo)方面對(duì)算法的準(zhǔn)確性進(jìn)行了評(píng)估。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無(wú)論是處于平靜狀態(tài)還是剛剛結(jié)束運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)，本文算法都能得到相對(duì)平穩(wěn)且準(zhǔn)確的結(jié)果，適用于日常情況下的心率檢測(cè)。但是受限于KLT算法只在處理比較小的位移時(shí)有較好的跟蹤效果，當(dāng)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行較大幅度運(yùn)動(dòng)時(shí)，計(jì)算結(jié)果將不再準(zhǔn)確。

目前非接觸式心率檢測(cè)仍然屬于發(fā)展階段，因此本文的算法依然有很大的提升空間。在未來(lái)的研究中，可以考慮結(jié)合深度學(xué)習(xí)，克服包括難以捕捉的面部微小運(yùn)動(dòng)以及大幅度運(yùn)動(dòng)下運(yùn)動(dòng)模糊、面部跟蹤等干擾，進(jìn)一步優(yōu)化算法和提升準(zhǔn)確度。

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作者簡(jiǎn)介：陳聰聰（2002—），男，漢族，安徽蕪湖人，本科，研究方向：圖像處理。