[发明专利]一种基于摄像的非接触式心率的检测方法及其装置

权利要求书

1.一种基于摄像的非接触式心率的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A：标定鼻部区域作为目标区域；

步骤B：将目标区域图像从原始的RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，将图像的亮度信息与色度信息分离，选择均值化后的色度信息作为鼻部区域的特征值，获得时域信号signal(t)；

步骤C：利用“多层次Savitzky-Golay滤波器″方法，对signal(t)处理，去除信号signal(t)中的基线漂移与噪声，获得纯净的血容量脉冲BVP信号；

步骤D：基于时域频域转换的方法，将时域BVP信号转换到频域空间，进行频域分析，获得对应的心率大小。

2.如权利要求1所述的一种基于摄像的非接触式心率检测的方法，其特征在于，所述步骤A还包括如下：

A1.利用Dlib图像库，将人脸的图像映射到128个维度向量空间，检查其欧氏距离是否在某个阈值内来实现脸部的识别；

测试显示当欧式距离设置为0.6时，使用LFW人脸库即实现99.38％的识别率；

A2.基于Dlib图像库提供的回归树组合ERT的方法，在学习Tree的过程中，直接将形状shape的更新值ΔS存入叶子结点leaf node.初始位置S在通过所有学习到的Tree后，meanshape加上所有经过的叶子结点的ΔS，即可得到最终的人脸关键点位置，即：

其中，t表示级联序号，r_t表示当前的回归器；

回归器的输入参数为图像I和上一级回归器更新后的形状,采用的特征可以是灰度值或者其它特征；

A3.经过步骤A1和步骤A2后，实现对人脸的中心点的定位，获得鼻部区域，并且当面部发生旋转刚性运动时，使用具有旋转不变性的步骤A2得到的面部各个部位的关键点坐标，实时获取固定的区域；

其中，所述鼻部区域相比较前额、鼻部、面颊、嘴唇区域所采集到的信号受到噪声影响较小，设置为ROI区域。

3.如权利要求1所述的一种基于摄像的非接触式心率检测的方法，其特征在于，所述步骤B.还包括如下：

B1.基于人对颜色感觉的Lab颜色模型，该模型是由亮度(L)和有关颜色的a,b三个要素组成；

L表示亮度，a表示从红色至绿色的范围，b表示从黄色至蓝色的范围，从RGB模型转为Lab模型对应的转换关系公式：

B2.当皮肤中的血液随着心脏的收缩而发生变动时，皮肤对光线的吸收量也随之发生变化，并呈现在红色与绿色数值的变动中；

在Lab模型中，红色与绿色在空间中的分布为一维向量，从负半轴的绿色逐渐变为正半轴所表示的红色，该向量为Lab模型中的a通道对应的数轴表示；

通过计算a通道对应的均值，用于心率测量的特征；

其中，所述的BVP信号的提取是采用Lab颜色空间a通道对应的均值，将该值作为心率测量方法在时域中所用的特征值信号signal(t)。