[发明专利]基于颜色空间的视频PPG测量方法

说明书

本申请涉及一种基于颜色空间的视频PPG测量方法，其中，方法包括：获取RGB相机拍摄的人脸视频；对人脸视频进行处理，从人脸视频提取人脸区域，确定感兴趣区域；基于感兴趣区域，采用RGB中B通道像素值得到光照强度的代理变量，以对ROI内的像素进行加权处理，计算PPG数值，获取PPG波形。本申请实施例可以根据感兴趣区域，采用RGB中B通道像素值得到光照强度的代理变量，以对ROI内的像素进行加权处理，计算PPG数值，获取PPG波形，从而大幅降低运动对视频PPG测量精度的干扰，提高视频PPG的实用性，提升复杂运动场景下视频PPG的测量精度，为非接触式生理信号的可靠测量提供支撑。

技术领域

本申请涉及信息技术领域，特别涉及一种基于颜色空间的视频PPG测量方法。

背景技术

近年来，非接触式生理信号测量技术受到广泛关注，相比于接触式测量方式，非接触测量方式可以避免与用户皮肤/身体直接接触，减少甚至消除测量过程本身对用户造成的干扰和不适。随着相机、激光、雷达等技术的发展与应用，非接触式生理信号测量技术有望在日常生活或医疗等领域发挥重大的作用，比如东京奥运会上，国际箭联通过开发生物信号识别系统并在场地上放置一些高速摄像机，实现了在射箭比赛中公开转播选手的心率变化情况。

相关技术中，视频PPG测量方法包括传统算法和神经网络算法，可以通过设计新的颜色空间以获取更精确的PPG变化和/或基于特定的ROI设计训练神经网络。

然而，相关技术中，基于人脸各部位反射的光照和PPG信息基本一致，而这一假设在光照或者较为复杂的运动中难以成立，在实际应用可能会带来不必要的误差，采用神经网络算法在ROI上提取心率时，考虑到运动形变、遮挡等问题的影响，神经网络这一类算法结果的稳定性受场景和训练集的组成影响很大，缺乏可解释性，并且难以输出有效的脉搏波形并用于计算心率变异性等生理指标，难以降低运动对视频PPG测量精度的干扰，无法有效提高视频PPG的实用性，亟待改善。

发明内容

本申请提供一种基于颜色空间的视频PPG测量方法，以解决相关技术中，采用神经网络算法在ROI上提取心率时，考虑到运动形变、遮挡等问题的影响，神经网络这一类算法结果的稳定性受场景和训练集的组成影响很大，缺乏可解释性，并且难以输出有效的脉搏波形并用于计算心率变异性等生理指标，难以降低运动对视频PPG测量精度的干扰，无法有效提高视频PPG的实用性等问题。

本申请第一方面实施例提供一种基于颜色空间的视频PPG测量方法，包括以下步骤：获取RGB相机拍摄的人脸视频；对所述人脸视频进行处理，从所述人脸视频提取人脸区域，确定感兴趣区域；以及基于所述感兴趣区域，采用RGB中B通道像素值得到光照强度的代理变量，以对ROI内的像素进行加权处理，计算PPG数值，获取PPG波形。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述从所述人脸视频提取人脸区域，包括：检测当前场景的光照的变化信息；在所述变化信息满足预设条件时，基于预先构建的计算皮肤颜色模型提取所述人脸区域；在所述变化信息不满足所述预设条件时，基于所述人脸视频的每一帧计算并提取所述人脸区域。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设条件为由所述变化信息得到的光照变化值小于预设阈值。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述采用RGB中B通道像素值得到光照强度的代理变量，包括：基于预设RGB关系，采用RGB中B通道像素值得到光照强度的代理变量。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设RGB关系为：

B(t)＝b×I(t)，

R(t)≈R(t)+k_rR×P(t)＝r/b×B(t)×(1+k_r×P(t))，

G(t)≈G(t)+k_gG×P(t)＝g/b×B(t)×(1+k_g×P(t))，