随着人们生活水平的提高,更多的人重视自己的身心健康,对其进行检测有利于心血管病的预防、诊断和治疗。准确有效的心率检测,对人类健康具有十分重要的意义。传统心率检测是接触式的,检测设备需要与受试者的皮肤直接接触会带来诸多不便与限制。近年来,非接触式的视频心率检测方法引起了广泛的关注,其中,新近兴起的基于图像光电容积描记(imaging photoplethysmography,i PPG)生理参数检测技术,具有舒适、无创、便携、易操作等特点,成为研究热点。i PPG技术一般采用彩色摄像头进行视频图像的拍摄,然而彩色摄像头并不适用于夜晚环境或者昏暗环境光的情况。由于热红外能够感知伴随心脏周期性博动,面部由于温度变化而产生的周期性像素均值变化,且对光照变化的低敏感性,能够提供适合夜晚环境或者昏暗环境光的心率检测。本文的主要研究工作如下:1)针对目前热红外视频心率检测数据库鲜有公开的数据集。本课题建立了一个数据库,包含30个身体健康志愿者(24名男性,6名女性),每名受试者在相对稳定的环境下,保持静止,采集一次实验。该数据库共有30个视频。2)基于多区域分析的热红外视频心率检测。首先,对第一帧热红外视频图像手动确定3个面部感兴趣区域,对之后的每一帧图像采用KLT算法(Kanade-Lucas-To masi Tracking,KLT)算法进行感兴趣区域的追踪,计算每帧图像的每个感兴趣区域的像素均值。其次,对信号进行归一化等预处理。之后,采用多区域独立成分分析(Multi Region Independent Component Analysis,MRICA)和多变量经验模态分解法(Multivari ate Empirical Mode Decomposition,MEMD)这两种方法分别提取独立成分和本征模态函数。最后,对提取的独立成分和本征模态函数分别进行功率谱分析,选择最佳的独立分量和本征模态函数,得到心率检测值。3)与同步采集的脉搏血氧仪提供的心率数据进行对比,分析算法性能,结果验证了数据库的有效性。与此同时,与单区域分析算法包括集合经验模态分解、单通道滤波、单通道独立成分分析进行对比。其中,多区域独立成分分析达到最佳结果,平均绝对误差3.17 bpm,均方根误差2.93 bpm,标准差4.30 bpm,相关性达到0.87。