论文研究基于视频的心率测量算法研究.pdf

随着心脏的收缩舒张，人脸部毛细血管中氧合血红蛋白的含量会发生变化。由于氧合血红蛋白对光线有一定的吸收作用，皮肤颜色也会随之发生轻微变化，这种变化裸眼无法识别。利用一种有效的视频增强方法，提出了一种基于视频的心率测量算法。该算法对输入视频进行人脸定位与特征点跟踪，将特征点区域转换为时域信号，对信号进行放大滤波处理，得到心率值。为了提高算法的测量精度和鲁棒性，提出了利用绿色通道、多特征点同时处理。同传统的接触式心率测量设备相比，该算法无需接触人体，有着对人体束缚度小、方便使用的优点。同时，该心率测量算法可实时运行，平均误差仅为3.46次/min，达到实际应用需求。