心率作为人体重要生理参数之一,可直接有效的反映人体健康状态,因此心率监测对于人体身体健康的监护起着不可替代的作用。目前心率监测方式以接触式为主,但因其操作复杂且在检测过程中需长时间同人体皮肤接触,而给测量者造成一定的不便和不适。本课题研究一种基于光电容积描记法原理,通过模式识别技术处理一段包含人脸视频,提取视频心率信息,计算心率的方法。该法可在不改变人们日常生活习惯前提下,实现连续无创非接触式心率测量,具有舒适、便携、易操作等特点,对于远程医疗监控发展具有重要意义。本文主要工作如下:1)视频心率信息提取。利用彩色视频图像颜色增强技术,增强视频颜色信息。研究分析人脸检测及跟踪算法,提出改进的人脸跟踪及定位方法,定位人脸感兴趣区域,提取连续感兴趣区域视频图像灰度变化信息。2)心率提取。分析现阶段心率提取方式、标准接触式光电容积脉搏波信号及对应功率谱特征,提出时-频域相结合的心率计算方法,处理视频心率信息,得实时心率。3)基于视频的非接触式心率测量实现。根据系统需求进行硬件设备选型及光源选择,在Matlab操作平台实现心率测量。4)一致性评估。在运动状态及静止状态对本课题研究心率测量方法同标准接触式心率测量方法进行Bland-Altman一致性评估。5)系统优化效果分析。本课题提出使用改进式人脸检测及跟踪方式抑制运动伪差,利用视频颜色增强技术解决提取心率信号十分微弱问题。针对这两点实现效果进行实验分析。实验结果表明:在运动状态和静止状态下,基于视频的非接触式心率测量方法同标准接触式心率方法具有高度一致性,可满足日常测量需求。提出系统优化方法能很好提高系统心率测量精度。