[发明专利]一种利用光照均衡法改善人脸视频心率检测的方法

说明书

本发明涉及一种利用光照均衡法改善人脸视频心率检测的方法，包括以下步骤：S1、利用可见光的摄像头获取人脸视频图像；S2、利用多任务卷积神经网络完成人脸的检测及定位；S3、选取人脸视频感兴趣区域；S4、利用快速引导滤波算法提取场景光照分量，构造改进的二维伽马函数，均衡人脸视频图像的光照分量；S5、利用FastICA算法，从混合信号中分离出独立源信号；S6、利用独立源信号做快速傅里叶变换，并计算心率值。本发明通过快速引导滤波算法提取光照分量，利用改进的二维伽马函数的自适应校正光照不均的光均衡法，改善人脸图像过亮与过暗区域的亮度，减少心率测量值的平均误差和标准差，提高测量精度。

技术领域

本发明涉及图像处理、非接触式心率检测技术领域，具体涉及一种利用光照均衡法改善人脸视频心率检测的方法。

背景技术

随着现代生活水平的提高，人们将更多地关心自己的身体健康状况，而心率作为人体最重要的生命特征之一，心率的检测也将得到更多的重视。近些年，市面上的心率检测设备发展迅速，体积小、测量方便是发展的必然趋势，但是它们都需要与测量者进行直接身体接触，接触式的传感器记录方式测量过程繁琐，且可能会引起患者的不适，尤其对于刚出生的婴儿之类的人群有着不适用性。因此，利用光电容积脉搏波描记法原理的非接触式心率检测方法在医学领域及家庭健康防范等方面有着较为广泛的应用前景。目前，非接触式心率检测需要在较为稳定的环境下检测所得到的结果才较为准确，光线变化等因素都会对检测结果产生负面影响。

因此，需要寻找一种能够自适应地校正人脸图像的光照不均匀现象，减少光波动所产生的噪声，确保测量结果的准确性的方法。

发明内容

为了解决现有技术所存在的技术问题，本发明提供一种利用光照均衡法改善人脸视频心率检测的方法，通过快速引导滤波算法提取光照分量，利用改进的二维伽马函数的自适应校正光照不均的光均衡法，改善人脸图像过亮与过暗区域的亮度，减少心率测量值的平均误差和标准差，提高测量精度。

本发明方法采用以下技术方案来实现：一种利用光照均衡法改善人脸视频心率检测的方法，包括以下步骤：

S1、利用可见光的摄像头获取人脸视频图像；

S2、利用多任务卷积神经网络完成人脸、双眼、鼻子以及嘴角的检测及定位；

S3、根据人脸、双眼、鼻子以及嘴角的定位信息，选取人脸视频图像感兴趣区域ROI；

S4、根据人脸视频感兴趣区域ROI，将每帧感兴趣区域ROI分解到色相H，饱和度S，亮度V颜色组成空间；对于亮度V通道，利用快速引导滤波算法提取场景的光照分量，并构造改进的二维伽马函数，均衡人脸视频图像的光照分量；

S5、进行盲源分离，利用独立成分分析FastICA算法，从每帧感兴趣区域ROI的R、G、B三基色通道观测混合信号中分离出独立源信号；

S6、利用分离出的独立源信号做快速傅里叶变换，根据皮肤反射光强度的周期变化推导出血液容积的周期变化，从而获取心率信息，选择独立源信号中具有最大功率谱幅值的独立源信号作为脉搏源信号，根据脉搏源信号幅值计算出心率值。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

本发明通过快速引导滤波算法提取光照分量，利用改进的二维伽马函数的自适应校正光照不均的光均衡法，改善人脸图像过亮与过暗区域的亮度，实现了对光照不均匀的调整，减少心率测量值的平均误差和标准差，提高测量精度。

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2是光均衡方案校正前的亮度直方图；

图3是光均衡方案校正后的亮度直方图；

图4是具有最强脉搏波信号的独立源信号频谱图。

具体实施方式