視頻中提取光電容積脈搏波的盲信號估計方法

王 楠，王 霞，付曉靜，王蒙軍

（河北工業(yè)大學 電子信息工程學院，天津300401）

視頻中提取光電容積脈搏波的盲信號估計方法

王 楠，王 霞，付曉靜，王蒙軍

（河北工業(yè)大學 電子信息工程學院，天津300401）

從人臉彩色視頻圖像序列中能夠分離出光電容積脈搏波（PPG）信號，進而提取人體的心率值，為了保證提取心率值的實時性和準確性，降低對外界光照環(huán)境的依賴性，研究使用對角累積量算法和Robust ICA算法用于彩色視頻提取PPG信號，并轉化成人體心率。通過對角累積量算法、Robust ICA算法與傳統視頻提取心率算法，即聯合近似特征對角化（JADE）算法的彩色視頻提取心率結果的對比分析實驗，得出對角累積量算法提取的心率結果與實際心率的誤差更小，準確率更高，Robust ICA算法提取心率的運行時間達到0.2 s以內，實時性更強。

光電容積脈搏波；心率檢測；對角累積量算法；聯合近似特征對角化；Robust ICA

無創(chuàng)、長時間監(jiān)測人體生理信號是家庭健康醫(yī)療的重要方向之一。傳統的心率測量儀器，往往要使用探針和傳感器，長期的佩戴會引起身體上的不適，也會增加傳播感染的風險[1]，利用普通攝像頭采集人臉視頻提取心率是一種無接觸，低成本的方法，它通過檢測人臉的膚色變化提取光電容積脈搏波信號，再通過快速傅里葉變換轉換成人體心率。這種基于視頻的心率提取方法有著重要的研究價值。

通過面部視頻檢測PPG信號最早是由Pavlidis[2]等人假設提出的，并通過面部熱視頻分析后證實。2010年，Poh[3-4]等人利用網絡攝像頭和獨立成分分析(ICA)算法成功提取出血液脈搏波，并轉換成心率值。……