心率是检测心血管疾病的重要生理参数之一，在监护人体健康方面有着不可替代的作用。随着心脏的收缩舒张，人脸部毛细血管中氧合血红蛋白的含量会发生变化。由于氧合血红蛋白对光线有一定的吸收作用，皮肤颜色也会随之发生轻微变化，这种变化裸眼无法识别。本文探讨了人脸实时定位与跟踪方法和一种有效的视频增强方法，运用计算机模式识别和图像处理技术，提出了一种基于视频的实时心率测量算法。该算法具有可操作好、设备成本低以及非接触式测量的优点。算法主要分为三个步骤：1.人脸定位与跟踪。运用计算机模式识别技术，对一段包含有人脸的视频进行人脸定位与特征点跟踪，提取人脸区域。2.肤色检测与增强。将提取的人脸区域归一化后进行肤色检测，然后依据视频增强原理对肤色进行增强处理。3.信号去噪。将增强后的肤色从空间域转换成时间域信号，利用人体特殊的心率范围对信号滤波去除噪声，最后通过提取去噪后信号的波峰数就可以得到心率值。为了提高算法的测量精度和鲁棒性，并达到实时性的要求，利用了绿色通道处理，并采用时间窗口内求均值方法。本文心率测量算法可实时运行，测试中平均误差仅为3.46次/分钟，达到实际应用需求，在日常健康监测和远程医疗方面有一定的应用前景。