【摘 要】
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心率是一项重要的人体生理指标,对人们日常的健康生活和心血管疾病的预防控制具有重要的指导意义。传统接触式心率测量技术在对人体进行心率测量的过程中需要与被检者的皮肤直接接触,容易给被检者带来身体和心理上的不适。伴随着人们的健康意识不断进步,基于人脸视频的非接触式心率估计方法因具有舒适便捷、灵活高效、操作简单等优点而成为近些年来备受关注点研究热点。根据人脸视频进行心率估计的方法容易受到人脸倾斜、运动伪影
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心率是一项重要的人体生理指标,对人们日常的健康生活和心血管疾病的预防控制具有重要的指导意义。传统接触式心率测量技术在对人体进行心率测量的过程中需要与被检者的皮肤直接接触,容易给被检者带来身体和心理上的不适。伴随着人们的健康意识不断进步,基于人脸视频的非接触式心率估计方法因具有舒适便捷、灵活高效、操作简单等优点而成为近些年来备受关注点研究热点。根据人脸视频进行心率估计的方法容易受到人脸倾斜、运动伪影和光照变化等干扰的影响,本文主要研究了应对以上干扰的人脸视频心率估计算法。本文所做的工作如下:（1）基于人脸视频的原始心率信号的提取。从精度和速度两方面对两种常用的人脸检测算法进行了评估,本文采用Open VINO加速的SSD人脸检测法提升了心率估计算法的整体性能;针对人脸倾斜导致ROI定位不精准的问题,本文采用LBF模型对人脸进行倾斜矫正,有效提高了ROI选取的准确性;使用皮肤分割算法排除ROI中干扰像素,形成原始心率信号。（2）信号去噪和心率计算。针对人脸视频中的光照干扰和运动干扰,本文提出采用NLMS自适应滤波算法和PCA算法分别减少心率信号中的光照噪声和运动噪声,有效提高了心率信号的信噪比;使用去趋势算法和巴特沃斯带通滤波器进一步去除信号中的趋势噪声和心率频率外的噪声,在频域上估算心率值。（3）实验分析本文心率估计方案的准确性和适用性。分别从人脸倾斜干扰和环境光照干扰两方面设计对比实验,并在平均绝对误差、均方根误差、平均准确率、相关性和一致性等性能评价指标上与不同算法的实验结果了进行比较。实验结果表明,本文方案在各种不同的应用场景中均具有较高的准确性和有效性。
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