摘要: 心率检测作为一项重要的生理检测指标,在医学健康、刑侦检测、信息安全等方
面具有重要应用。计算机视觉领域近期的研究表明,心率信号可以通过摄像头捕捉的视频予以
获取。现有的研究方法在理想的实验环境下已取得较好的效果,然而在自然状态面部旋转以及
出现各种噪声(阴影、遮挡)时鲁棒性较弱。通过检测人脸的关键点,获得面部区域的感兴趣,
避免因面部旋转引入检测误差,在现有模型的基础上提出一种基于低秩稀疏矩阵分解的非接触
式心率估计模型,对频域血液体积脉冲(BVP)信号矩阵实现去噪处理,解决使用摄像头非接触
式获取心率信号时存在的问题。实验显示,该模型在MAHNOB-HCI 数据集上实现了3.25%的
误差比均值,优于现有的模型。