[发明专利]一种基于人脸识别的复杂光源下的快速心率检测方法

说明书

本发明涉及生物医学工程技术领域。技术方案是：一种基于人脸识别的复杂光源下的快速心率检测方法，依序包括信号源选择、信号预处理与数据判决三个步骤；1)所述信号源选择依次包括：(1)实时采集通用摄像头的视频流数据，针对每一帧做人脸识别；(2)通过HaarCascade获取额头和脸颊的三个主图像兴趣区域(ROI)；(3)使用15x15像素的窗口在每个主ROI中从左到右、从上到下，逐个像素进行扫描；通过连续两帧的同一窗口获取皮肤曝光样本数据。该方法能实现心率的无创快速连续非接触测量，并且通过通用型摄像头工作在复杂光源的环境下实现检测，具有使用场景丰富、实施成本较低的特点。

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术领域，具体是一种基于通用摄像头的快速心率检测方法。

背景技术

目前基于RGB摄像头的人体心率监测，需要在稳定且充足的光线环境下通过连续采集15-30秒的数据并进行数据处理分析实现的；若在有频闪的复杂光源下，有可能产生检测数据的准确率问题，因而导致此类检测的应用范围受到限制；有必要加以改进。

发明内容

本发明旨在提供一种基于人脸识别的复杂光源下的快速心率检测方法，以实现心率的无创快速连续非接触测量，并且通过通用型摄像头工作在复杂光源的环境下实现检测，具有使用场景丰富、实施成本较低的特点。

本发明提供的技术方案是：

一种基于人脸识别的复杂光源下的快速心率检测方法，依序包括信号源选择、信号预处理与数据判决三个步骤；

1)所述信号源选择依次包括：

(1)实时采集通用摄像头的视频流数据，针对每一帧做人脸识别；

(2)通过HaarCascade获取额头和脸颊的三个主图像兴趣区域(ROI)；

(3)使用15x15像素的窗口在每个主ROI中从左到右、从上到下，逐个像素进行扫描；通过连续两帧的同一窗口获取皮肤曝光样本数据；

(4)保留SE为正数的窗口，并且确定为子ROI；

(5)获取主ROI之外的面部灰度值，并且记录连续两帧的灰度差值(NF)，用于噪声模型分析。

2)信号预处理：

(1)计算多个子ROI的绿色分量均值，并且根据帧序列，以FIFO方式加入信号预处理数组(SF)；

(2)在SF中，通过筛出偏离主体值较大的数值，实现初步噪声抑制；

(3)将做好噪声预处理的SF进行标准化和去趋势的数据处理；

(4)使用5阶以上的巴特沃斯带通滤波器对于SF进行滤波，去除低频和高频的噪声干扰，增加人体合理心率值范围的增益；

(5)将NF(非ROI面部灰度信号)进行频域转化，得到环境光实时噪声信号模型；

3)数据判决：

(1)根据预处理完成的SF的时域信号，使用1.5秒～2秒的汉明窗，进行短时傅里叶变换(STFT)；

(2)通过短时傅里叶变换可以不断获取SF的最大功率的频谱(PF)，然后通过计算得到心率(BPM)，BPM＝PF*60；

(3)在基于时间序列的心率值数组中，通过数组质心的计算得到最大似然心率值(ML_BPM)；

(4)根据人脸识别获取的FaceID，从数据库中提取相关人体的心率值历史数据；

(5)将ML_BPM和历史数据，进行比对，选取ML_BPM数组中与历史数据范围重合度最高的数据，并且完成心率值的判决，并且更新数据库。