[发明专利]一种基于视频的多人快速心率检测方法

权利要求书

1.一种基于视频的多人快速心率检测方法，该方法包括如下步骤：

S100、选择工作模式，若是直接工作模式则调用程序自动打开摄像头，若是间接工作模式则调用程序自动读取视频，然后调用人脸检测模块检测视频中的人脸区域；

S200、将检测到的人脸区域位置信息传递给人脸跟踪模块，启动人脸跟踪，实现多人人脸快速跟踪，同时获取所跟踪人脸区域的灰度均值；

S300、将获取的图像信息进行处理并转化为时域信号，然后对时域信号进行滤波、除噪、去趋势化处理后得到预处理数据并启动线程2，将变换到频域，得到频域数据，根据频域数据计算出心率；

S400、启动线程3，将每个检测对象的编号及其心率值在视频中实时显示；

所述人脸跟踪模块是利用改进的压缩跟踪(Compress Tracking)算法，通过两种方法抑制在跟踪过程中跟踪框的漂移，两种方法分别是：

1)根据当前检测框与其邻近检测框之间存在的8种位置关系，分别计算出每种位置关系下的距离并从中选出最小距离l_min，令搜索半径r_search＝l_min*0.8，避免搜索半径过大造成各跟踪目标之间特征提取的混叠；

2)利用集成学习的思想，分别在目标区域内以4个像素点为半径，取出45个正样本，在目标区域外以8为内半径，12为外半径的圆环中随机选取50个负样本；以4个像素点为内径6个像素点为外径，取出60个正样本，在目标区域外以12为内半径，16为外半径的圆环中随机选取60个负样本；分别将这两组正负样本送入分类器，并将这两种情况下分类器分别返回的最大位置的均值作为跟踪目标的位置。

2.根据权利要求1所述的多人快速心率检测方法,其特征是：所述步骤S200中，具体包括如下步骤：

S201、根据上一帧图像中该跟踪框与其最邻近跟踪框之间的距离大小以及位置关系设定新的搜索半径；

S202、根据新的搜索半径在跟踪位置附近采集的样本中提取特征并映射到低维空间，得到待分类区域；

S203、用上一帧得到的两个贝叶斯分类器分别对这些待分类区域对进行分类，选出最有可能是目标的矩形框，作为当前跟踪结果；

若判断出当前跟踪对象已经移动到整个视频画面中的边缘，则标记跟踪不成功，重启人脸检测模块，并将当前心率检测结果清空，否则执行步骤S204；

S204、以当前帧目标区域为中心，取两组正负样本，分别是：

1)在目标区域内以4个像素点为半径，取出45个正样本，在目标区域外以8为内半径，12为外半径的圆环中随机选取50个负样本；

2)在目标区域内以4个像素点为内经6个像素点为外径，取出60个正样本，在目标区域外以12为内半径，16为外半径的圆环中随机选取60个负样本；

S205、计算原图像的积分图与Haar特征提取模板；

S206、根据积分图和所得的Haar特征提取模板，提取正负样本的特征，更新贝叶斯分类器，获取新的分类器，用该分类器对当前帧图像中目标进行跟踪。

3.根据权利要求1所述的多人快速心率检测方法,其特征是：使用网络摄像头或手机摄像头日常生活中常用的成像设备来实现心率测量。

4.根据权利要求1所述的多人快速心率检测方法，其特征是：有两种工作方式可选，可以通过摄像头直接检测被测者的人脸区域也可以对本地视频中的人脸区域进行心率检测。

5.根据权利要求1所述的多人快速心率检测方法，其特征是：所述人脸检测模块通过加载人脸分类器、鼻子分类器、嘴巴分类器三个分类器来降低误检率，通过对待检测图像进行直方图均衡化降低漏检率。

6.根据权利要求1所述的多人快速心率检测方法，其特征是：所述人脸跟踪模块检测到有检测对象中移出检测视野后，清空该对象的心率数据，退出人脸跟踪模块并重启人脸检测模块。

7.根据权利要求1所述的多人快速心率检测方法，其特征是：从人脸区域中划分出脸颊区域，进行心率信号的提取，避免了眼睛的眨动以及被测额头部分毛发的遮挡对ROI灰度值带来的影响，提高了心率测量精度。