面部视频非接触式生理参数感知

摘要

为了在非接触条件下检测受试者的各项生理参数,本文设计了一种基于成像式光电容积描记技术,从手机录制的人脸视频中估算生理参数的方法。首先,提出了“小波变换-主成分分析-盲源分离”算法,用于提取出高信噪比的RGB三通道脉搏波信号。然后,分别从频域和时域角度对绿色通道信号进行处理,估算出心率值和呼吸率值;对红蓝通道的脉搏波信号进行处理,并结合血氧仪检测的血氧饱和度结果,进行数据拟合,从而找到从面部视频中估算血氧饱和度值的最佳线性方程。最后,对比了自然光下各生理参数的估算结果误差,分析了在3种光照环境下各参数的估算结果。结果表明:3种光照环境下得到的心率平均误差为0.5512次/min,呼吸率平均误差为−0.6321次/min,血氧饱和度平均误差为−0.2743%。综上,本文提出的非接触式生理参数估算方法精度高,具有普适性和稳定性,估算结果同标准仪器的测量结果具有高度一致性,可满足日常生理参数测量的需求。