[发明专利]基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法及装置

说明书

本发明提出了一种基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法及装置，方法包括：获取包含人脸信息的视频图像，得到待处理图像序列；通过预设的人脸检测算法和稳像算法确定出待处理图像序列中每帧视频图像中的人脸位置；对待处理图像序列进行归一化处理，在归一化处理后的待处理图像序列中提取出人脸图像，并进一步得到脸部局部图像矩阵；利用预设的视频放大算法放大脸部局部图像矩阵的颜色变化，对放大后的脸部局部图像序列进行信号处理，得到人体体征。本发明引入了人脸检测与稳像模块，使被测者在使用中可以在摄像机拍摄范围内幅度不大的活动头部，并且能够准确地获得被测者的心率数值。

技术领域

本发明涉及网络技术应用领域，特别涉及一种基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法及装置。

背景技术

心率是临床检测生命参数的重要指标，现行的方法主要采用接触式检测技术，生物医学信号的接触式检测是指利用电极或传感器直接或间接地接触人体，达到检测医学信息的目的，它可分为对人体固有信息的检测(如血压、心率测量等)和借助外能量的信息检测(X射线、B超检测等)，检测过程中对人体有一定的约束。

非接触式检测是指借助于外来能量(探测媒介)，不接触人体，而且隔一定的距离，隔一定的介质，通过检测人体生理活动所引起的各种微动，进而获取各类生理信息。非接触式检测在检测过程中不需要对人体进行太多约束，测量过程更为友好，在某些特殊场合能够做到更为隐蔽的人体生理特征监测，甚至于更进一步的刑侦审讯中的特殊需求。

非接触式心率检测技术，按照采用的手段可以分为视觉检测技术与非视觉检测技术；其中视觉检测技术主要为基于成像式光电容积描记技术(IPPG)，非视觉检测技术主要为光电容积描记技术(PPG)与基于多普勒原理的雷达检测技术(微波、无线电波与声波等)。

基于机器视觉的心率检测方法已经在市场上有产品出现，最著名的为飞利浦公司开发的“生命体征相机”软件，该软件的工作流程为使用摄像头捕捉固定区域内的人脸部图像，分析人脸部图像的颜色变化进而得到人体心率的数值。但是，这种方法的缺点为在测量时需要被测者保持不动，从而使得人脸部保持固定，在此种情况下才能分析固定区域内的人脸部面色变化。这种不友好的使用方式使得被测者在使用的过程中体验较差，在一些无法主动要求被测者保持固定不动的特殊场景下(如审讯、测谎等)，则无法正常使用。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法及装置。

本发明提供的基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法，包括：

获取包含人脸信息的视频图像，将所述视频图像与预先存储的若干帧视频图像合并，得到待处理图像序列；

通过预设的人脸检测算法和稳像算法确定出所述待处理图像序列中每帧视频图像中的人脸位置；

根据所述每帧视频图像中的人脸位置对所述待处理图像序列进行归一化处理，在归一化处理后的待处理图像序列中提取出人脸图像，并根据所述人脸图像得到脸部局部图像矩阵；

利用预设的视频放大算法放大所述脸部局部图像矩阵的颜色变化，得到放大后的脸部局部图像序列；

对所述放大后的脸部局部图像序列进行信号处理，得到人体体征。

本发明还提供了一种基于机器视觉的非接触式人体体征检测装置，包括：

预处理模块，用于获取包含人脸信息的视频图像，将所述视频图像与预先存储的若干帧视频图像合并，得到待处理图像序列；

人脸检测模块，用于通过预设的人脸检测算法和稳像算法确定出所述待处理图像序列中每帧视频图像中的人脸位置；

脸部局部图像确定模块，根据所述每帧视频图像中的人脸位置对所述待处理图像序列进行归一化处理，在归一化处理后的待处理图像序列中提取出人脸图像，并根据所述人脸图像得到脸部局部图像矩阵；