一种基于典型相关分析的非接触式心率测量方法技术

一种基于典型相关分析的非接触式心率测量方法，步骤如下：1)采集人脸视频，进行ROI分帧提取；2)对每帧提取出的ROI区域，进行三基色分离，生成红、绿、蓝三通道图像，并对该帧图像的各个通道图像的所有像素值取均值，该均值作为该帧图像在该通道的信号值，从而生成测量区域图像的三个通道的原始信号序列；3)将三个通道的原始信号序列分别进行去线性化和标准化；4)根据标准化后信号序列与模板Y，分别寻求向量Wx与Wy,使得x,y在向量Wx和Wy上的投影X＝xTWx、Y＝yTWy之间的相关值ρ最大；5)将相关系数ρ最大的通道的标准化后的信号作为心率信号。本发明专利技术省去了复杂的独立主成分分析和信号处理的过程，简化了测量的过程，因此缩短了测量的用时。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及心率测量领域，特别是一种基于典型相关分析的非接触式心率测量方 法。
技术介绍
心率可以从心电信号和脉搏中获得。心电信号的采集需要借助专门的测量心电的 仪器获得；脉率和心率在人体正常情况下是一致的，可以采用脉率来估测心率，如传统的中 医号脉、血压计、指端脉搏传感器以及一些光电智能脉搏测量仪器。但是这些方法的共同点 是要求被测量者和仪器或者医生有一定程度的物理接触，这些接触给测量带了一定程度的 不便，也容易引起被测量者不适。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种简化步骤、缩短用 时的基于典型相关分析的非接触式心率测量方法。 本专利技术采用如下技术方案： -种基于典型相关分析的非接触式心率测量方法，其特征在于：预先建立心率信 号模版Y，其余步骤如下： 1)采集人脸视频，而后选定人脸视频中的脸部特定区域作为测量区域，再进行 ROI分帧提取； 2)对每帧提取出的ROI区域，进行三基色分离，生成红、绿、蓝三通道图像，并对该 帧图像的各个通道图像的所有像素值取均值，该均值作为该帧图像在该通道的信号值，从 而生成测量区域图像的三个通道的原始信号序列XjthXjt)和X B(t); 3)将三个通道的原始信号序列XR(t)，Xe(t)和X B(t)分别进行去线性化，再分 别进行标准化，确保每个通道的原始信号序列的幅度均在特定区间内，而得到标准化后的X(t)表示去线性化后的原始信号值，X(t)表示 原始信号序列的平均值，S表示原始信号序列的标准方差值； 4)根据标准化后又(0、皂⑴、文(t)'与模板Y，分别寻求向量1与W y， 使得X，y在向量1和W ,上的投影X = X \、Y = yTWy之间的相关值P最大，'E□表示期望； 5)将相关系数P最大的通道的标准化后的信号作为心率信号。 优选的，所述信号模板为：Y = a lSin(23T*50*t/60) + a 2c〇s(23T*50*t/60)，t 取 与心率信号等长的时间，a i，a 2为不能同时为〇的实数。 优选的，在步骤1)中，所述的脸部特定区域是指眉毛上部和嘴唇下沿为高度，脸 颊两边外侧为宽度的长方形。 优选的，在步骤3)中，所述的去线性化采用Mat Iab自带的detrend函数实现。 由上述对本专利技术的描述可知，与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果： 1、本专利技术基于典型相关分析的非接触式心率测量方法，相比于传统的通过频率分 析的方法，省去了复杂的独立主成分分析和信号处理的过程，简化了测量的过程，因此缩短 了测量的用时。 2、在测量的准确性上，典型相关分析的方法在所测的数据上平均误差。通过 Bland-Altman比值和差值的分析，大部分的数值都在一致性较好的区间内，可以看出测量 值和真实值之间有很好的一致性。【附图说明】 图1为本专利技术的流程图； 图2为本专利技术米集人脸视频的不意图； 图3为本专利技术测量区域的示意图； 图4为三基色分离示意图； 图5为采用本专利技术方法测试的受试者各个通道心率值与实际心率； 图6为绿色通道与实际心率比较图。【具体实施方式】 以下通过【具体实施方式】对本专利技术作进一步的描述。 本专利技术的，其原理是：心脏搏动 引起的皮肤血管的容积变化，血液对不同波段的光束的吸收作用不同，引起反射光的变化， 反射光能够反映心血管活动中心脏搏动的时间变化及其周期，即心率信息。用摄像头接收 反射光形成彩色视频图像，采集到的视频中的每帧图像在红、绿、蓝三颜色通道的亮度变化 形成原始数字信号，对原始数字信号直接进行典型相关分析从而确定心率值。应用于手机 等便携式设备上能较快速地得到人体的心率值。 由于心率信号呈现一定的周期性，以心率50次/分钟为例，这里把心率50次/分 钟的信号模版设立以正弦信号为例，考虑到相位的变化，这里考虑叠加一个余弦信号模版 公式如下： Y = (sin (2 π*50*t/60)，cos (2 π*50*t/60)) 模版将以以下方式进行线性组合： a jsin (2 n *50*t/60) + a 2cos (2 n *50*t/60) 其中t取为与心率信号等长的时间，α p a 2是不能同时为0的实数。 参照图1，其余步骤如下： 1)采集人脸视频，使用30帧/秒的摄像机（或手机）对人脸进行拍摄，使人脸尽 可能多出现在镜头中（参照图2)，而后选定人脸视频中的脸部特定区域作为测量区域（参 照图3)，再进行ROI分帧提取。由于，之前的研究表明对同一受试者的四个不同部位（额头 (ROI I)、R0I I中的一个小区域（R0I II)、局部头发区域（ROI III)和整个头部区域（R0I IV))对比分析，发现ROI I、ROI II和ROI IV差异不大，说明心率检测对区域选择的要求 不是非常严格，但对包括整个人脸区域测量效果较好且具有很高的辨识度。因此非接触式 测量选定以人脸为主的部位作为测量区域。我们将ROI区域选取为眉毛上部和嘴唇下沿为 高度，脸颊两边外侧为宽度的长方形（可以适当包括非脸部区域）。 2)参照图4,对每帧提取出的ROI区域，进行三基色分离，生成红、绿、蓝三通道图 像，并对该帧图像的各个通道图像的所有像素值取均值，该均值作为该帧图像在该通道的 信号值，从而生成测量区域图像的三个通道的原始信号序列X r (t)、Xti (t)和Xb (t)。 3)将三个通道的原始信号序列XR(t)，XJt)和XB(t)分别进行去线性化，去线性 化采用Matlab自带的detrend函数。由于心率信号呈波动状，去线性化后的原始信号需进 行标准化（归一化），确保每个通道的原始信号序列的幅度均在特定区间内，而得到标准化 后的、：％_和1_，其中：.X(t)表示去线性化后的原始信号序列值， 刃η表示原始信号序列的平均值，S表示原始信号序列的标准方差值。 4)典型相关分析，考虑到一般情况下的心率范围，这里我们设置了 50Ηζ-120Ηζ步 长为IHz共71个模版信号，第1个的模版对应于50Hz，以此类推第71个模版对应于120Hz。 用测得的各个通道的原始信号序列分别与各个模版信号进行典型相关计算，得到相关程度 最高的模版值。具体的：根据标准化后、\(〇与模板Y，其中模版为Y = (sin(2 π *50*t/60)，cos(2 π *50*t/60));分别寻求向量1与^，使得X，y在向量1和^上的投影 X = x\、Y = yTWy之间的相关值P最大，E□表示期望； 5)将相关系数P最大的通道的标准化后的信号作为心率信号。 图5为采用本专利技术方法测得的各个通道原始信号序列与实际心率值，从每一位受 试者测得的数据中，都将得到红，绿，蓝三个通道与各个模版间的相关值，取相关系数最大 的值作为测得心率信号。通过各个通道心率测量值（原始信号序列）与真实值的比较，可 以看出绿通道的值要明显好于其它通道。图6中的直线为斜率为1的实线，可以发现这种 方法在绿通道上测得的心率值基本都分布在接近直线的两侧，表明这两组数据具有较好的 相关性。最终将绿通道的标准化信号作为心率测量的通道。 上述仅为本专利技术的【具体实施方式】，但本专利技术的设计构思并不局限于此，凡利用此 构思对本专利技术进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于典型相关分析的非接触式心率测量方法，其特征在于：预先建立心率信号模版Y，其余步骤如下：1)采集人脸视频，而后选定人脸视频中的脸部特定区域作为测量区域，再进行ROI分帧提取；2)对每帧提取出的ROI区域，进行三基色分离，生成红、绿、蓝三通道图像，并对该帧图像的各个通道图像的所有像素值取均值，该均值作为该帧图像在该通道的信号值，从而生成测量区域图像的三个通道的原始信号序列XR(t)、XG(t)和XB(t)；3)将三个通道的原始信号序列XR(t)，XG(t)和XB(t)分别进行去线性化，再分别进行标准化，确保每个通道的原始信号序列的幅度均在特定区间内，而得到标准化后的和其中：X(t)表示去线性化后的原始信号值，表示原始信号序列的平均值，S表示原始信号序列的标准方差值；4)根据标准化后与模板Y，分别寻求向量Wx与Wy,使得x,y在向量Wx和Wy上的投影X＝xTWx、Y＝yTWy之间的相关值ρ最大，ρ=E[XY]E[X2]E[Y2]=E[WxTxyTWy]E[WxTxxTWx]E[WyTyyTWy],]]>E[]表示期望；5)将相关系数ρ最大的通道的标准化后的信号作为心率信号。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：闫铮，俞谢益，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：福建;35