【摘 要】
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随着人们生活层次的提升,越来越多的人更加重视身体健康状况,对于日常防护和检测的智慧型医疗产品的依赖逐渐增加。心率作为反映人体健康状况最重要指标之一,如何方便、快捷、准确地测量心率值,是当前的一项研究热点。传统的心率测量方式存在过程繁琐、仪器昂贵、直接皮肤接触等诸多短板,针对存在的问题,本文研究一种基于成像式光电容积脉搏描记法的心率测量方式,并结合活体识别与人脸识别技术,能够在无接触的情况下,快速准
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随着人们生活层次的提升,越来越多的人更加重视身体健康状况,对于日常防护和检测的智慧型医疗产品的依赖逐渐增加。心率作为反映人体健康状况最重要指标之一,如何方便、快捷、准确地测量心率值,是当前的一项研究热点。传统的心率测量方式存在过程繁琐、仪器昂贵、直接皮肤接触等诸多短板,针对存在的问题,本文研究一种基于成像式光电容积脉搏描记法的心率测量方式,并结合活体识别与人脸识别技术,能够在无接触的情况下,快速准确地实现身份验证与心率测量,更加智能地完成一体化的检测流程,实现了云端测量数据共享,并根据假脸检测克服了iPPG技术使用假脸也能测出心率值的弊端,最终在Android平台上完成了一体化身份验证与非接触式心率测量的系统实现。本文的主要工作如下:（1）基于双目的人脸身份验证及红外热成像的假脸检测。在心率测量之前要实现人员的身份验证以及假脸检测,从而实现快速自动地身份识别与测量心率数据上传,并且克服了使用假脸也能够测出心率值的误测情况。本文研究了MTCNN算法,根据该算法提取出图像中的人脸以及主要关键点的位置信息,利用红外热成像获取的人脸温度信息判断人脸平均温度是否符合正常阈值来筛除假脸。随后对人像图像预处理,得到标准人脸图像,提取出标准人脸图像的LBP特征向量,在传统的SVM分类算法上提出改进,提出基于FCNN改进的PSVM分类算法实现人脸识别。（2）基于iPPG技术的非接触式心率检测。本文研究了成像式光电容积脉搏描记法的原理,利用人脸图像视频,经过数字滤波后,从感兴趣区域提取RGB三通道的观测信号,并通过盲源分离出脉搏波信号,最后通过脉搏波频谱计算出心率值。（3）基于光照平衡与线性回归模型的心率校正。光线的变换、波动、照射不均等外界因素都会对最终心率计算的结果产生影响。本文提出了使用改进的二维伽马函数来实现光照平衡,消除光照不均匀的影响,并利用线性回归模型,修正基于成像式光电容积脉搏描记法测量得到的心率值,提高心率测量的准确率。（4）基于Android平台的系统实现。本文选取Android平台作为本系统的开发平台,实现了人脸身份信息的确认、人脸假脸检测,非接触心率检测的功能,且该系统硬件实现简单、操作方便。最后,对一体化身份验证与非接触式心率测量系统进行了实际测试,实验结果表明该系统能够快速的完成身份识别与假脸检测,并得到的真实人脸心率值与实际心率值之间误差仅为4%左右,具有良好的应用前景。
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