人体心率信息在健康领域有着不可替代的作用,医学上常常将它作为生理健康的重要指标之一。近年来,研究发现一种称为光电容积描记法的测量手段可以实现无创测量,通过对视频中的信息进行提取,实现简单、无创的心率信息测量。光电容积描记法是根据血液容积的变化原理实现的,本课题基于该原理实现一种非接触式测量心率的方法,利用检测人脸,直接跟踪感兴趣区域等方法对摄像头获取的视频进行信息提取,通过帯通滤波、独立成分分析等方法提取出有效的心率信号。该方法与传统的接触式心率测量方法相比较而言,具有舒适、简单的优点,并且实现成本较低,适合广泛推广,对未来人机交互和医疗监控领域的发展起到重要的作用。本文主要工作如下:一方面,采用高清摄像头获取视频连续帧,利用欧拉影像放大算法对图像序列进行颜色增强。考虑到被测目标易抖动及环境光照等诸多干扰因素,本文综合考虑面部区域纹理特征与肌肤干扰程度等因素,提出基于鼻梁的信号提取方法,实验证明基于鼻梁区域的信号提取能够尽可能减少噪声干扰,是理想的信号提取区域之一。在非接触式心率测量中,如何稳定的获取感兴趣区域至关重要,针对此问题,本文提出基于KCF的目标跟踪算法,对感兴趣区域直接进行跟踪。实验证明,准静态下,基于KCF目标跟踪算法的定位方式,可以快速、稳定的获取连续ROI区域,对提高心率测量精度起到了重要作用。根据设计的心率测量系统,研究了测量角度和距离对实际心率测量的影响,分析实验结果说明了系统测量心率与实际心率具有高度相关性和一致性。另一方面,在实际测量中,当目标重新出入视频范围内时,基于KCF的目标跟踪算法将不能继续心率测量。针对这种情况,文中对实际测量时可能出现的情况作了简要分析并分别给出了对应的解决方案。对于ROI丢失后重定位的问题,本文提出基于提取眼部轮廓中心点间接定位ROI部位的方式,采用Canny算子对眼部图像进行边缘检测,计算提取的轮廓中心点信息,最终解决了心率测量中ROI重定位的问题。实验表明此方法在ROI丢失后可以重新定位新的ROI部位,从而实现持续不间断的心率监测。最后,本文研究了不同大小ROI以及测量位置对心率测量的影响,并对结果进行了简要分析,说明了系统心率测量的有效性。