【摘 要】
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随着居民生活水平的提高,人们对健康的监测也越发重视。其中心率（Heart Rate,HR）是反应生理信息的重要指标之一,监测心率及其变化对医疗诊断和疾病预防具有重要意义。现存的心率监测装置多为接触式的,如心电图（Electrocardiogram,ECG）监测、光电容积描记（Photo-plethysmography,PPG）监测等。这些监测方式通常需要特殊设备,测量成本较高,并且若长期佩戴,可能
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随着居民生活水平的提高,人们对健康的监测也越发重视。其中心率（Heart Rate,HR）是反应生理信息的重要指标之一,监测心率及其变化对医疗诊断和疾病预防具有重要意义。现存的心率监测装置多为接触式的,如心电图（Electrocardiogram,ECG）监测、光电容积描记（Photo-plethysmography,PPG）监测等。这些监测方式通常需要特殊设备,测量成本较高,并且若长期佩戴,可能会引起部分患者和使用者的皮肤不适。于是近些年来,非接触式健康监测成为了国内外研究的热点。其中,基于远程光电容积描记法（Remote Photo-plethysmography,r PPG）的心率检测技术在具有非接触、成本低廉等优势的同时,还可取得临床使用级别的检测准确率。但该技术也受到光照、动作、感兴趣区域（Region of Interest,ROI）选取、视频压缩等条件的限制。本文研究了在多种干扰因素的复杂场景下的非接触式r PPG心率测量技术,主要工作包含以下两个方面:（1）为了提高算法对于生理信号区域的识别能力与时域信息的利用能力,提出了一种基于时空注意力网络的r PPG心率检测方法。时空注意力网络主要包含空间注意力模块和时域融合模块。空间注意力模块让有限的计算资源得到了更充分的利用,通过软注意力机制学习到的注意力权重,可使网络更加关注于生理信号相关的区域,避免了在面部视频上对ROI的进一步选取,使网络对监测目标的动作以及空间上下文信息更加鲁棒;时域融合模块使用3D卷积,在充分利用时域信息的同时,还将时间维度上的信息进行了融合,避免了冗余信息的计算,大大减少了所需的计算资源,配合时域掩膜分支,使网络对噪声信息的权重得以重新分配,提高了输出信号的质量。（2）为了减轻网络的拟合负担,增加网络对压缩视频的信号提取能力,在两个方面对输入进行了加强。第一,利用Plane Orthogonal to Skin（POS）算法和动作描述（Motion Representation）正则化技术对输入视频帧进行处理,经POS算法处理后的数据可让网络模型更加轻松的提取出r PPG信号,动作描述正则化技术提高了网络对于动作噪声的鲁棒性。第二,针对视频压缩造成的信息丢失,利用超分辨率网络Enhanced Super-Resolution GAN（ESRGAN）对输入进行逐帧处理,恢复出了由于视频压缩而腐蚀的生理信号,使输入的视频数据更加清晰。
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