[发明专利]非接触式心率监测方法及系统

权利要求书

1.一种非接触式心率监测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1、通过面部特征点定位和人脸监测算法从面部视频中监测人脸并确定两个ROI区域；

S2、基于两个所述ROI区域对应的面部视频构建时空表示块和空间频率表示块；具体包括如下步骤：

S201、将ROI区域对应的面部视频的分辨率调整为H_ROI1*W_ROI1和H_ROI2*W_ROI2，获得RGB色域空间中的第n个像素的时域信号:

R_mn＝{P_R(n,1,m),P_R(n,2,m),…,P_R(n,T,m)}，

G_mn＝{P_G(n,1,m),P_G(n,2,m),…,P_G(n,T,m)}，

B_mn＝{P_B(n,1,m),P_B(n,2,m),…,P_B(n,T,m)}，

其中，P_R(n,t,m)表示在第m个视频子片段中第t帧的第n个像素在红色通道中的值；P_B(n,t,m)表示在第m个视频子片段中第t帧的第n个像素在蓝色通道中的值；P_G(n,t,m)表示在第m个视频子片段中第t帧的第n个像素在绿色通道中的值；

S202、根据视频子片段个数构造M个时空子块，并将视频子片段中第n个像素的时域信号放置到时空子块的第n行，将M个时空子块堆叠获得原始面部视频的时空表示块；

S203、通过使用快速傅里叶变换将每个时域信号R_mn，G_mn，B_mn变换到频域，通过带通滤波器将频率值在0.75-3.33Hz之间内的数据保留，并将0.75-3.33Hz之外的数据值归零；根据视频子片段个数构造M个空间频率子块，并将视频子片段中第n个像素的频域信号放置到空间频率子块的第n行，将M个空间频率子块堆叠获得原始面部视频的空间频率表示块；

S3、通过一个3D CNN对时空表示块进行特征提取并降维，得到对应时空表示块的一维特征向量，并通过另一个3D CNN对空间频率表示块进行特征提取并降维，得到对应空间频率表示块的一维特征向量；

S4、通过多通道特征融合层将两个所述一维特征向量进行特征融合，得到深层特征描述符Z；

S5、通过两个全连接层对深层特征描述符Z进行降维，最终得到心率值。

2.如权利要求1所述的一种非接触式心率监测方法，其特征在于，所述S1中通过面部特征点定位和人脸监测算法从面部视频中监测人脸并确定两个ROI区域包括：

通过Dlib库集成的基于集成回归树的面部特征点定位模型，对面部特征点的坐标进行监测，并提取出前额和鼻子对应的区域作为两个ROI区域。

3.如权利要求1所述的一种非接触式心率监测方法，其特征在于，在执行所述S201前，若ROI区域对应的面部视频的时长超过预设值P，则将其划分为M个包含T帧的视频子片段，若ROI区域对应的面部视频的时长不超过预设值P，则将面部视频作为一个视频子片段。