[发明专利]一种从可见光谱段人脸视频信号中提取心率的方法

说明书

本发明公开一种从可见光谱段人脸视频信号中提取心率的方法，该方法采用的采集装置包括一个与被测对象连接的摄像头，与摄像头连接的一台计算机；该方法包括如下步骤：1：以可见光谱为光源，录制人脸正面的彩色图像；2：对录制视频的每一帧图像进行人脸检测；在人脸检测的基础上，再进行肤色检测，提取出肤色像素；3：将肤色像素进行R、G、B通道分离，分别求取R、G、B各个通道的亮度平均值，得到原始的观察信号；4：采用对角累积量方法对观察信号进行盲源分离，得到对原始PPG信号的估计信号；5：设置滑动窗口，对窗口内的估计信号进行快速傅里叶变换，截取心跳频率范围内的功率谱，其中最大功率谱对应的频率值即可转化为心率值。

技术领域

本发明的技术方案涉及无接触的生理信号测量技术，具体说是一种从可见光谱段人脸视频信号中提取心率的方法。

背景技术

近年来的研究表明，通过人脸视频信号中的肤色变化提取心率是一种无接触、低成本的方法，可用于某些特殊的情况，如皮肤受损，新生儿和需要不易察觉的监控方式等情形。视频心率的获得需要提取PPG信号，PPG信号采集依据朗伯-比尔光吸收基本定律：当一定波长的光束照射到皮肤表面时，将通过透射或反射的方式传送出去，在此过程中，由于光受到皮肤、肌肉、组织和血液的吸收，光的强度会减弱。其中静态组织等对光的吸收在整个血液循环中是保持恒定不变的，而皮肤内的血液容积在心脏作用下呈搏动性和周期变化。这样接收到的光强度就随心脏跳动呈现脉动性、周期性变化，而与心脏同步变化的透射和反射光中就包含PPG信号基本信息。PPG信号存在于皮肤表面的光变化，引起肤色变化，肤色的变化也就是反射光的间接反映，但是人眼是不能发现这一微小的颜色变化，因为人眼虽然分辨率高，但是对颜色的辨识能力不是很强，尤其是颜色的强弱变化，而对颜色变化的细微检测正是摄像头的强项，它可以很好的区分开颜色的变化，因此这为PPG信号的检测提供了可能。

传统的心率测量仪器，往往要使用探针和传感器，长期的佩戴会引起身体上的不适，也会增加传播感染的风险。

在申请人检索的范围内，从视频信号中提取心率的现有技术主要包括：

[1]文献“automated cardiac pulse measurements using video imaging andblind source separation”一文中，利用网络摄像头和JADE(Joint ApproximateDiagonalization of Eigenmatrice)算法成功得到血液脉搏波，再通过快速傅里叶变化转换成心率值。JADE方法从某种程度上可以减少运动所带来的噪声影响。但检测出来的心率与实际心率相比，精度仍需提高。

[2]文献“Validation ofheart rate extraction using video imaging on abuilt-in camera system ofa smartphone”中，利用智能手机的摄像头非接触的进行了心率的检测。

[3]文献“Noncontact automatic heart rate analysis in visible spectrumby specific face regions”一文中，详细分析了人脸各个区域(共划分为9个区域)对心率检测的影响。实验结果显示：左右外脸颊检测心率的结果准确性最好，其次是左右内脸颊，最差的是眼睛区域。在选取受干扰最小的脸部区域的基础上，如果能采用另一种分离方法，进一步提高心率提取精度，则效果会更好。

上述的相关研究结论都表明，经典的JADE方法处理的结果虽然能够在信号混合结构未知的条件下估计出源信号，但是估计出的结果不满足实际需求，都需要设计补偿方法，来弥补精度上的不足。JADE方法通过联合对角化四阶累积量矩阵，使概率密度函数的峭度达到最大化。由于累积量估计本身需要大样本，运算量较大。因此，在样本数量相对较小的情况下，基于高阶统计的自适应算法有更好发展。本发明采用一种自适应盲源分离算法，即基于对角累积量的分离算法，从可见光谱段人脸视频信号中提取PPG信号，再经过FFT变换得到心率值，从而进一步提高检测结果的精度。