[发明专利]一种基于图像分析的心率检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于图像分析的心率检测方法，其特征在于，包括：

获取用户的人脸视频，对人脸视频中的面部特征点进行跟踪，并结合头部旋转校准对头部刚性运动进行倾斜校正；

根据校正后的面部特征点选取面部感兴趣区域，确定面部感兴趣区域颜色通道的光信号；

根据确定的面部感兴趣区域颜色通道的光信号，构建基于多层皮肤模型的光信号模型，根据构建的光信号模型，提取绿色-红色通道差分信号；

将提取的绿色-红色通道差分信号变换至频域，提取振幅最大值对应的频率作为用户当前的心率；

其中，所述对人脸视频中的面部特征点进行跟踪，并结合头部旋转校准对头部刚性运动进行倾斜校正包括：

提取所述人脸视频中的面部区域；

对所述面部区域中的面部特征点进行追踪，提取基准图像的面部特征点p(x,y)和测试图像的面部特征点q(u,v)，其中，经过图像平移、旋转、缩放后，特征点p(x,y)和特征点q(u,v)之间满足如下关系：

其中，s是缩放比例；T表示平移的位移；表示的平移位移；R是正交矩阵，R^TR＝I，I表示单位矩阵；θ是旋转角度；上标T表示矩阵转置；

将头部旋转校准问题转化为最小化目标函数，使得校正后的测试图像贴近基准图像，所述目标函数表示为：

arg min_s,R,T||sRp^T+T-q^T||_F subject to R^TR＝I

其中，||·||_F表示F-范数；

利用奇异值分解方法求解目标函数的最优参数s，R，T，根据仿射变换得到校正后的测试图像的面部特征点q(u,v)：

其中，面部感兴趣区域颜色通道的光信号表示为：

其中，|ROI|表示感兴趣区域的大小；q(u,v,t)表示时间为t时的坐标(u,v)处的像素值；iPPG(t)表示面部运动信号，源于皮肤吸收光的强度变化；

其中，所述根据确定的面部感兴趣区域颜色通道的光信号，构建基于多层皮肤模型的光信号模型，根据构建的光信号模型，提取绿色-红色通道差分信号包括：

根据确定的面部感兴趣区域颜色通道的光信号，构建基于三层皮肤模型的光信号模型；

根据构建的光信号模型，通过颜色通道差分方法提取绿色-红色通道差分信号；

其中，构建的基于三层皮肤模型的光信号模型表示为：

I_i(t)＝α_iβ_i(S₀+γ_iS₀iPPG(t)+R₀)M(t),i∈{R,G,B}

其中，I_i(t)表示构建的基于多层皮肤模型的光信号模型，S₀是感兴趣区域内皮肤在白光照射下的散射光强度的平均值，R₀是感兴趣区域内皮肤在白光照射下的漫反射光强度的平均值，i代表RGB通道中的一种通道，α_i是i通道色光在标准化的照明光谱中的强度，β_i是i通道色光在标准化的漫反射光谱中的强度，γ_i是i通道iPPG信号的交流分量与直流分量之比，M(t)为运动分量。

2.根据权利要求1所述的基于图像分析的心率检测方法，其特征在于，所述绿色-红色通道差分信号表示为：

3.根据权利要求2所述的基于图像分析的心率检测方法，其特征在于，GRD(t)中的α_Gβ_G和α_Rβ_R分别估算为：

其中，是α_Gβ_G的估算值，是α_Rβ_R的估算值。