[发明专利]一种从可见光谱段人脸视频信号中提取心率的方法

摘要

本发明公开一种从可见光谱段人脸视频信号中提取心率的方法，该方法采用的采集装置包括一个与被测对象连接的摄像头，与摄像头连接的一台计算机；该方法包括如下步骤：1：以可见光谱为光源，录制人脸正面的彩色图像；2：对录制视频的每一帧图像进行人脸检测；在人脸检测的基础上，再进行肤色检测，提取出肤色像素；3：将肤色像素进行R、G、B通道分离，分别求取R、G、B各个通道的亮度平均值，得到原始的观察信号；4：采用对角累积量方法对观察信号进行盲源分离，得到对原始PPG信号的估计信号；5：设置滑动窗口，对窗口内的估计信号进行快速傅里叶变换，截取心跳频率范围内的功率谱，其中最大功率谱对应的频率值即可转化为心率值。 1

主权项

1.一种从可见光谱段人脸视频信号中提取心率的方法，该方法采用如下采集装置和步骤：所述采集装置包括一个与被测对象连接的摄像头，与摄像头连接的一台计算机，被测对象的心率显示在计算机屏幕上；摄像头为任意一个帧率为30帧/秒，分辨率大于30万像素的摄像头；该方法包括如下步骤：

步骤1：以可见光谱为光源，录制人脸正面的彩色图像；录制期间头部位置和面目表情基本保持不变；

步骤2：对录制视频的每一帧图像进行人脸检测；在人脸检测的基础上，再进行肤色检测，提取出肤色像素；

分步骤2.1：读入录制好的彩色视频，建立级联检测器，该检测器是基于Viola‑Jones算法，对读入的每一帧图像进行人脸检测；

人脸检测方法：

(1)如果某一帧图像没有检测出人脸，则沿用上一帧的检测结果；

(2)人脸检测的结果只能允许检测出一张人脸，如果某一帧图像同时检测出2张以上人脸，则选取与上一帧人脸检测结果更接近的矩形区域；

分步骤2.2：然后在人脸检测的基础上提取肤色像素：

在YCbCr颜色空间，通过对颜色空间的每个分量设定如下式的阈值，在人脸检测的基础上，再提取出肤色像素：

其中，Y为颜色的亮度分量，C_b和C_r则为蓝色和红色的浓度偏移量成分；

步骤3：将肤色像素进行公知的R、G、B通道分离，分别求取R、G、B各个通道的亮度平均值，得到原始的观察信号，即肤色亮度随时间变化的曲线；

步骤4：采用对角累积量方法对观察信号进行盲源分离，得到对原始PPG信号的估计信号；

观察信号是按时间顺序观测得到的数据，用以下的自适应方法求白化矩阵：为使输出矩阵的自相关矩阵R_z＝E[z(t)z^T(t)]＝I，其中z(t)为输出矩阵，定义代价函数最小化代价函数使相关矩阵R_z趋于单位阵；

U(t+1)＝U(t)‑μ(t)[z(t)z^T(t)]U(t)             (1)

(1)式是使用随机梯度法得到的白化矩阵的更新公式，其中U为白化矩阵，μ为步长系数，以上自适应方法求白化矩阵，白化的过程也可以称为预白化，预白化是一个实时的过程；

(2)式是基于对角累积量的准则函数，cum₄是求四阶累积量的符号，以上的准则函数是在正交变换的约束下，即：W^T＝W^‑1；W为正交阵，满足WW^T＝I；

(3)式是为使W符合正交阵的要求，定义的目标函数；

基于对角累积量的分离算法实现分离的过程就是同时使准则函数φ₁(W)和φ₂(W)达到最小，即：

(4)式便是无约束的代价函数，式(4)中ρ为常数，y_i为累积量，对上式求关于W的梯度，便得到如下公式：

其中，g(y(t))＝[g₁(y₁(t)),g₂(y₂(t)),…,g_N(y_N(t))]，z(t)＝U(t)x(t)，x(t)为观察信号，按公式U(t+1)＝U(t)‑μ(t)[z(t)z^T(t)]U(t)更新U(t)，累积量可用下式递归估计：

其中，α为调整参数，

W(t+1)＝W(t)‑β(t)g(y(t))z