【技术实现步骤摘要】
一种基于GP
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XGBoost的非接触式心率测量方法
[0001]本专利技术属于计算机视觉、机器学习领域，具体涉及了一种基于GP
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XGBoost的非接触式心率测量方法。
技术介绍
[0002]心率是指心脏每分钟跳动的次数，是一项人体重要的生理参数，常被应用于高血压病，心律失常，心肌缺血等心血管疾病的检查当中，日常对心率进行监测对心血管疾病具有预防作用。目前常见的心率检测方式为心电图(ECG)，这种方法虽然准确度较高，但是需要专业的ECG设备以及专业的医护人员操作，而且这种方法需要与被测对象皮肤进行接触，不适用于皮肤有损伤的患者。另外，虽然热红外摄像机或多普勒雷达的使用解决了皮肤接触的问题，但仍然需要复杂而昂贵的设备。
[0003]利用成像式光电容积描记法(IPPG)理论技术，可以实现仅用普通摄像头对心率进行测量。当光线照射皮肤时，会在皮肤表面发生反射和透射，而血液相较于皮肤，骨骼和肌肉等组织，对光线有较大的吸收量。由于心脏的周期性搏动，会导致血液对光束的吸收呈现周期性的变化。利用...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于GP
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XGBoost的非接触式心率测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取设定时间段内包含被测对象人脸信息的待测视频帧序列；步骤S2、对所述视频帧序列的每一帧图像，通过人脸68点特征点检测方法进行人脸检测并定位脸颊区域，将脸颊区域进行截取，截取设定长宽，得到待处理的ROI图像序列；步骤S3、对所述的ROI图像序列进行RGB分离，取分离出的G通道进行处理，得到待处理的初始信号；步骤S4、对所述初始信号进行处理，提取信号幅值特征并滤除噪声，得到反映心率信息的心率信号；步骤S5、通过训练好的GP
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XGBoost模型，对所述心率信号中的心率值进行估计，至此，非接触式心率测量完成。2.根据权利要求1所述的基于GP
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XGBoost的非接触式心率测量方法，其特征在于：步骤S1中所述设定时间段为视频时长5秒以上。3.根据权利要求1所述的基于GP
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XGBoost的非接触式心率测量方法，其特征在于：步骤S1中所述获取包含被测对象人脸信息的待测视频帧序列中采集设备的帧率为每秒30帧，采集到的视频，视频时长超过心跳最长周期的2倍。4.根据权利要求1所述的基于GP
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XGBoost的非接触式心率测量方法，其特征在于：步骤S2中，提取的各帧图像的ROI区域长宽为100*100。5.根据权利要求1所述的基于GP
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XGBoost的非接触式心率测量方法，其特征在于：步骤S4的具体过程如下：对所述初始信号进行归一化处理，经过归一化处理后的信号，采用小波去噪法进行去噪处理，得到反映心率信息...
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