论文研究 基于面部跟踪的非接触式心率测量方法

图像光体积描记法可以从面部视频中实现低成本，易于操作的非接触式心率检测，并有效克服了传统接触式方法在日常生命体征监测中的局限性。然而，在对象面部运动，环境光强度弱，检测距离长等情况下，很难获得更准确的心率检测值。本文提出了一种基于面部跟踪的非接触式心率检测方法在实际应用中可以有效提高非接触式心率检测方法的准确性。角跟踪器算法用于跟踪人脸，以减少由对象脸部运动引起的运动伪像，并提高信号的使用价值。并采用最大比合并算法对目标面部区域的像素空间脉搏波信号进行加权，以提高脉搏波提取精度。我们分析了在不同实验距离和动作状态下收集的面部图像。与独立分量分析方法相比，该方法大大降低了错误率。经过