一种从可见光谱段人脸视频信号中提取心率的方法
【技术领域】
[0001] 本发明的技术方案设及无接触的生理信号测量技术，具体说是一种从可见光谱段 人脸视频信号中提取屯、率的方法。
【背景技术】
[0002] 近年来的研究表明，通过人脸视频信号中的肤色变化提取屯、率是一种无接触、低 成本的方法，可用于某些特殊的情况，如皮肤受损，新生儿和需要不易察觉的监控方式等情 形。视频屯、率的获得需要提取PPG信号，PPG信号采集依据朗伯-比尔光吸收基本定律： 当一定波长的光束照射到皮肤表面时，将通过透射或反射的方式传送出去，在此过程中，由 于光受到皮肤、肌肉、组织和血液的吸收，光的强度会减弱。其中静态组织等对光的吸收在 整个血液循环中是保持恒定不变的，而皮肤内的血液容积在屯、脏作用下呈搏动性和周期变 化。运样接收到的光强度就随屯、脏跳动呈现脉动性、周期性变化，而与屯、脏同步变化的透射 和反射光中就包含PPG信号基本信息。PPG信号存在于皮肤表面的光变化，引起肤色变化， 肤色的变化也就是反射光的间接反映，但是人眼是不能发现运一微小的颜色变化，因为人 眼虽然分辨率高，但是对颜色的辨识能力不是很强，尤其是颜色的强弱变化，而对颜色变化 的细微检测正是摄像头的强项，它可W很好的区分开颜色的变化，因此运为PPG信号的检 测提供了可能。
[0003] 传统的屯、率测量仪器，往往要使用探针和传感器，长期的佩戴会引起身体上的不 适，也会增加传播感染的风险。
[0004] 在申请人检索的范围内，从视频信号中提取屯、率的现有技术主要包括：
[0005] [1]文南犬"automatedcardiacpulsemeasurementsusingvideoimaging andblindsources巧aration"-文中，利用网络摄像头和JADE(JointApproximate DiagonalizationofEigenmatrice)算法成功得到血液脉搏波，再通过快速傅里叶变化转 换成屯、率值。JADE方法从某种程度上可W减少运动所带来的噪声影响。但检测出来的屯、率 与实际屯、率相比，精度仍需提高。
[0006] [2]文献"Validationofheartrateextractionusingvideoimagingona built-incamerasystemo化smartphone"中，利用智能手机的摄像头非接触的进行了屯、 率的检测。
[0007] [3]文南犬"Noncontactautomaticheartrateanalysisinvisiblespectrum byspecific化ceregions"-文中，详细分析了人脸各个区域（共划分为9个区域）对 屯、率检测的影响。实验结果显示：左右外脸颊检测屯、率的结果准确性最好，其次是左右内脸 颊，最差的是眼睛区域。在选取受干扰最小的脸部区域的基础上，如果能采用另一种分离方 法，进一步提高屯、率提取精度，则效果会更好。
[0008] 上述的相关研究结论都表明，经典的JADE方法处理的结果虽然能够在信号混合 结构未知的条件下估计出源信号，但是估计出的结果不满足实际需求，都需要设计补偿方 法，来弥补精度上的不足。JADE方法通过联合对角化四阶累积量矩阵，使概率密度函数的峭 度达到最大化。由于累积量估计本身需要大样本，运算量较大。因此，在样本数量相对较小 的情况下，基于高阶统计的自适应算法有更好发展。本发明采用一种自适应盲源分离算法， 即基于对角累积量的分离算法，从可见光谱段人脸视频信号中提取PPG信号，再经过FFT变 换得到屯、率值，从而进一步提高检测结果的精度。
【发明内容】
[0009] 针对现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：提供一种从可见光谱段人 脸视频信号中提取屯、率的方法，该方法在满足实时提取屯、率的基础上，可W-种低复杂度 的方法进一步提高了提取屯、率的精度。
[0010] 本发明解决所述技术问题的技术方案是：设计一种从可见光谱段人脸视频信号中 提取屯、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，被测对象的屯、率显示在计算机屏幕上；摄像头为 任意一个帖率为30帖/秒，分辨率大于30万像素的摄像头；该方法包括如下步骤：
[0011] 步骤1 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；
[0012] 步骤2 :对录制视频的每一帖图像进行人脸检测；在人脸检测的基础上，再进行肤 色检测，提取出肤色像素；
[001引步骤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，即肤色亮度随时间变化的曲线；
[0014] 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；
[0015] 步骤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，截取屯、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屯、率值。
[0016]与现有技术相比，本发明方法的有益效果是：基于四阶累积量的联合对角化算法 用于视频屯、率的盲提取，由于累积量估计本身就要大样本，运算量较大，而对角累积量方法 是一种自适应盲源分离算法，首先，它采用自适应方法求解白化矩阵，JADE的预白化是直 接求得的，只有在有足够多的观测数据样本时才能直接求解白化矩阵，当按时间顺序观测 到数据时，使用自适应的方法求白化矩阵的效果会更好。与JADE方法相比，对角累积量方 法有若干优点，它使用递归方法估计四阶累积量，实际应用中，在四阶累积量引入前一个样 本值可W得到更好的估计结果。JADE方法预白化，求高阶累积量，联合对角化是分步完成 的，而本发明的对角累积量方法去相关和信号分离同时进行，可W实时的进行分离，算法本 身的复杂度要低。对角累积量方法通过监控分离矩阵的变化，明确的控制分离是否成功的 执行，成功分离时，分离矩阵每次迭代的变化值小于预先设定的e值。通过自适应迭代在 正交变化约束下盲源分离的基于对角累积量的准则函数，使估计的源信号尽可能的去高斯 化，尽可能的实现统计独立。因此，估计出的源信号较JADE方法有更高的精度。
【附图说明】
[0017] 图1为本发明方法使用的采集装置框图；
[0018] 图2为本发明中提取屯、率的真实环境展示图。
[0019] 图3为本发明中从视频信号中进行人脸检测的结果示意图。
[0020] 图4为本发明中检测出的肤色区域图，即为图3中的白色区域。
[0021] 图5为本发明中肤色像素经R、G、B分离之后，分别求得空间亮度平均值而得到的 观察信号图。
[0022] 图6为本发明中采用JADE方法对所得观察信号进行盲源分离的过程示意图。
[0023] 图7为本发明中采用对角累积量方法对所得观察信号进行盲源分离的过程示意 图。
[0024] 图8为本发明中基于对角累积量方法的二层分离网络示意图。
[00巧]图9为本发明方法估计出的源信号与传统方法估计出的源信号对比图。 阳0%] 图10为基于JADE方法提取出的屯、率值与参考的实际屯、率值的对比图。
[0027]图11为本发明中基于对角累积量方法提取出的屯、率值与参考的实际屯、率值的对 比图。
[002引图12为基于JADE方法计算屯、率信号的Bland-Altman-致性分析图。
[0029] 图13为本发明中对角累积量方法计算屯、率信号的Bland-Altman-致性分析图。
[0030] 图14为本发明中相同视频估计屯、率值的统计参数结果表，即表1。
[0031] 图15为本发明中对角累积量方法所