[发明专利]一种基于图像分析的心率检测方法及装置

说明书

本发明提供一种基于图像分析的心率检测方法及装置，提高心率测量结果的准确度。所述方法包括：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。本发明涉及生物医学领域。

技术领域

本发明涉及生物医学领域，特别是指一种基于图像分析的心率检测方法及装置。

背景技术

人类每分钟心脏跳动的次数被称之为心率，是最直接反应人类心脏健康的标志。心率是人体相当重要且易于测量的生命体征。静息心率较高通常伴随心脏病发病率及病死率较高、急性心肌梗死致死率较高等，持续的心率测量和监控对于心脑血管等疾病的控制和预防有着很重要的作用。

心率测量从与被测者是否接触的角度来看，分为接触式测量和非接触式测量两种方法。接触式测量有心电监护仪、指夹式脉搏监测仪以及近年来出现的可穿戴心率测量设备等，其操作复杂且不便用于新生儿及其他皮肤环境脆弱人群的日常测量。而非接触式心率测量便捷、无需消毒、能够实现自动化测量且舒适性较强。

现有技术中，非接触式心率测量还未成熟，较为常见的是光电容积脉搏波描记法(Photoplethysmography，PPG)，它通过光电设备照射活体组织后测量反射光强度的方式，检测微动脉、毛细血管中血液容积的变化从而估计心率。但是基于PPG的心率测量方法对光照、背景等环境的要求较高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于图像分析的心率检测方法及装置，以解决现有技术所存在的基于PPG的心率测量方法对光照、背景等环境的要求较高的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于图像分析的心率检测方法，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。

进一步地，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：

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