一种基于人脸视频检测心率新方法的可行性验证北大核心CSCD

心率是人身体健康的一个重要指标,从人脸视频中检测心率是一种正在快速发展的非接触式检测方法,但该方法的结果准确性易受光照变化及受试者头部运动等噪声影响。为了消除噪声影响,提高心率检测准确性,文章创新性地提出了一种新的思路:将光照变化和头部运动噪声作为目标进行趋势拟合并从相机原始信号中消除,以实现高信噪比的人体心率信号提取。为验证方法的可行性,以医用指夹式脉搏血氧仪的数值为参考心率,通过对比结果在参考心率处的平均信噪比和心率检测准确率,提出的方法相比POS方法提高了9.60%,37.19%;相比于ICA算法提高了48.48%,51.75%。实验结果表明,提出的新方法具有较好的去噪能力和较高的精准度。