一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及心率測量領域，特別是一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方 法。
【背景技術】
[0002] 心率可以從心電信號和脈搏中獲得。心電信號的采集需要借助專門的測量心電的 儀器獲得；脈率和心率在人體正常情況下是一致的，可以采用脈率來估測心率，如傳統(tǒng)的中 醫(yī)號脈、血壓計、指端脈搏傳感器以及一些光電智能脈搏測量儀器。但是這些方法的共同點 是要求被測量者和儀器或者醫(yī)生有一定程度的物理接觸，這些接觸給測量帶了一定程度的 不便，也容易引起被測量者不適。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術中的上述缺陷，提出一種簡化步驟、縮短用 時的基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法。
[0004] 本發(fā)明采用如下技術方案：
[0005] -種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，其特征在于：預先建立心率信 號模版Y，其余步驟如下：
[0006] 1)采集人臉視頻，而后選定人臉視頻中的臉部特定區(qū)域作為測量區(qū)域，再進行 ROI分幀提??；
[0007] 2)對每幀提取出的ROI區(qū)域，進行三基色分離，生成紅、綠、藍三通道圖像，并對該 幀圖像的各個通道圖像的所有像素值取均值，該均值作為該幀圖像在該通道的信號值，從 而生成測量區(qū)域圖像的三個通道的原始信號序列XjthXjt)和X B(t);
[0008] 3)將三個通道的原始信號序列XR(t)，Xe(t)和X B(t)分別進行去線性化，再分 別進行標準化，確保每個通道的原始信號序列的幅度均在特定區(qū)間內(nèi)，而得到標準化后的
X(t)表示去線性化后的原始信號值，X(t)表示 原始信號序列的平均值，S表示原始信號序列的標準方差值；
[0009] 4)根據(jù)標準化后又(0、皂⑴、文(t)'與模板Y，分別尋求向量1與W y， 使得X，y在向量1和W ,上的投影X = X \、Y = yTWy之間的相關值P最大，
'E□表示期望；
[0010] 5)將相關系數(shù)P最大的通道的標準化后的信號作為心率信號。
[0011] 優(yōu)選的，所述信號模板為：Y = a lSin(23T*50*t/60) + a 2c〇s(23T*50*t/60)，t 取 與心率信號等長的時間，a i，a 2為不能同時為〇的實數(shù)。
[0012] 優(yōu)選的，在步驟1)中，所述的臉部特定區(qū)域是指眉毛上部和嘴唇下沿為高度，臉 頰兩邊外側為寬度的長方形。
[0013] 優(yōu)選的，在步驟3)中，所述的去線性化采用Mat Iab自帶的detrend函數(shù)實現(xiàn)。
[0014] 由上述對本發(fā)明的描述可知，與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有如下有益效果：
[0015] 1、本發(fā)明基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，相比于傳統(tǒng)的通過頻率分 析的方法，省去了復雜的獨立主成分分析和信號處理的過程，簡化了測量的過程，因此縮短 了測量的用時。
[0016] 2、在測量的準確性上，典型相關分析的方法在所測的數(shù)據(jù)上平均誤差。通過 Bland-Altman比值和差值的分析，大部分的數(shù)值都在一致性較好的區(qū)間內(nèi)，可以看出測量 值和真實值之間有很好的一致性。
【附圖說明】
[0017] 圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0018] 圖2為本發(fā)明米集人臉視頻的不意圖；
[0019] 圖3為本發(fā)明測量區(qū)域的示意圖；
[0020] 圖4為三基色分離示意圖；
[0021] 圖5為采用本發(fā)明方法測試的受試者各個通道心率值與實際心率；
[0022] 圖6為綠色通道與實際心率比較圖。
【具體實施方式】
[0023] 以下通過【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步的描述。
[0024] 本發(fā)明的一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，其原理是：心臟搏動 引起的皮膚血管的容積變化，血液對不同波段的光束的吸收作用不同，引起反射光的變化， 反射光能夠反映心血管活動中心臟搏動的時間變化及其周期，即心率信息。用攝像頭接收 反射光形成彩色視頻圖像，采集到的視頻中的每幀圖像在紅、綠、藍三顏色通道的亮度變化 形成原始數(shù)字信號，對原始數(shù)字信號直接進行典型相關分析從而確定心率值。應用于手機 等便攜式設備上能較快速地得到人體的心率值。
[0025] 由于心率信號呈現(xiàn)一定的周期性，以心率50次/分鐘為例，這里把心率50次/分 鐘的信號模版設立以正弦信號為例，考慮到相位的變化，這里考慮疊加一個余弦信號模版 公式如下：
[0026] Y = (sin (2 π*50*t/60)，cos (2 π*50*t/60))
[0027] 模版將以以下方式進行線性組合：
[0028] a jsin (2 n *50*t/60) + a 2cos (2 n *50*t/60)
[0029] 其中t取為與心率信號等長的時間，α p a 2是不能同時為0的實數(shù)。
[0030] 參照圖1，其余步驟如下：
[0031] 1)采集人臉視頻，使用30幀/秒的攝像機（或手機）對人臉進行拍攝，使人臉盡 可能多出現(xiàn)在鏡頭中（參照圖2)，而后選定人臉視頻中的臉部特定區(qū)域作為測量區(qū)域（參 照圖3)，再進行ROI分幀提取。由于，之前的研究表明對同一受試者的四個不同部位（額頭 (ROI I)、R0I I中的一個小區(qū)域（R0I II)、局部頭發(fā)區(qū)域（ROI III)和整個頭部區(qū)域（R0I IV))對比分析，發(fā)現(xiàn)ROI I、ROI II和ROI IV差異不大，說明心率檢測對區(qū)域選擇的要求 不是非常嚴格，但對包括整個人臉區(qū)域測量效果較好且具有很高的辨識度。因此非接觸式 測量選定以人臉為主的部位作為測量區(qū)域。我們將ROI區(qū)域選取為眉毛上部和嘴唇下沿為 高度，臉頰兩邊外側為寬度的長方形（可以適當包括非臉部區(qū)域）。
[0032] 2)參照圖4,對每幀提取出的ROI區(qū)域，進行三基色分離，生成紅、綠、藍三通道圖 像，并對該幀圖像的各個通道圖像的所有像素值取均值，該均值作為該幀圖像在該通道的 信號值，從而生成測量區(qū)域圖像的三個通道的原始信號序列X r (t)、Xti (t)和Xb (t)。
[0033] 3)將三個通道的原始信號序列XR(t)，XJt)和XB(t)分別進行去線性化，去線性 化采用Matlab自帶的detrend函數(shù)。由于心率信號呈波動狀，去線性化后的原始信號需進 行標準化（歸一化），確保每個通道的原始信號序列的幅度均在特定區(qū)間內(nèi)，而得到標準化 后的、：％_和1_，其中：.
X(t)表示去線性化后的原始信號序列值， 刃η表示原始信號序列的平均值，S表示原始信號序列的標準方差值。
[0034] 4)典型相關分析，考慮到一般情況下的心率范圍，這里我們設置了 50Ηζ-120Ηζ步 長為IHz共71個模版信號，第1個的模版對應于50Hz，以此類推第71個模版對應于120Hz。 用測得的各個通道的原始信號序列分別與各個模版信號進行典型相關計算，得到相關程度 最高的模版值。具體的：根據(jù)標準化后、\(〇與模板Y，其中模版為Y = (sin(2 π *50*t/60)，cos(2 π *50*t/60));分別尋求向量1與^，使得X，y在向量1和^上的投影 X = x\、Y = yTWy之間的相關值P最大，
E□表示期望；
[0035] 5)將相關系數(shù)P最大的通道的標準化后的信號作為心率信號。
[0036] 圖5為采用本發(fā)明方法測得的各個通道原始信號序列與實際心率值，從每一位受 試者測得的數(shù)據(jù)中，都將得到紅，綠，藍三個通道與各個模版間的相關值，取相關系數(shù)最大 的值作為測得心率信號。通過各個通道心率測量值（原始信號序列）與真實值的比較，可 以看出綠通道的值要明顯好于其它通道。圖6中的直線為斜率為1的實線，可以發(fā)現(xiàn)這種 方法在綠通道上測得的心率值基本都分布在接近直線的兩側，表明這兩組數(shù)據(jù)具有較好的 相關性。最終將綠通道的標準化信號作為心率測量的通道。
[0037] 上述僅為本發(fā)明的【具體實施方式】，但本發(fā)明的設計構思并不局限于此，凡利用此 構思對本發(fā)明進行非實質(zhì)性的改動，均應屬于侵犯本發(fā)明保護范圍的行為。
【主權項】
1. 一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，其特征在于：預先建立心率信號 模版Y，其余步驟如下： 1) 采集人臉視頻，而后選定人臉視頻中的臉部特定區(qū)域作為測量區(qū)域，再進行ROI分 幀提取； 2) 對每幀提取出的ROI區(qū)域，進行三基色分離，生成紅、綠、藍三通道圖像，并對該幀圖 像的各個通道圖像的所有像素值取均值，該均值作為該幀圖像在該通道的信號值，從而生 成測量區(qū)域圖像的三個通道的原始信號序列XR(t)、Xe(t)和XB(t); 3) 將三個通道的原始信號序列XR(t)，Xe(t)和XB(t)分別進行去線性化，再分別 進行標準化，確保每個通道的原始信號序列的幅度均在特定區(qū)間內(nèi)，而得到標準化后的原始信號序列的平均值，S表示原始信號序列的標準方差值； 4) 根據(jù)標準化后l(t).^6Ct).、：??)與模板Y，分別尋求向量1與Wy,使得X，y在向量 1和^上的投影X=X\、Y= 7\之間的相關值P最大，5) 將相關系數(shù)P最大的通道的標準化后的信號作為心率信號。2. 如權利要求1所述的一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，其特征在 于：所述信號模板為：Y=alSin(2JT*50*t/60) +a2c〇s (2JT*50*t/60)，t取與心率信號等 長的時間，ai，a2為不能同時為〇的實數(shù)。3. 如權利要求1所述的一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，其特征在 于：在步驟1)中，所述的臉部特定區(qū)域是指眉毛上部和嘴唇下沿為高度，臉頰兩邊外側為 寬度的長方形。4. 如權利要求1所述的一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，其特征在 于：在步驟3)中，所述的去線性化采用Matlab自帶的detrend函數(shù)實現(xiàn)。
【專利摘要】一種基于典型相關分析的非接觸式心率測量方法，步驟如下：1)采集人臉視頻，進行ROI分幀提??；2)對每幀提取出的ROI區(qū)域，進行三基色分離，生成紅、綠、藍三通道圖像，并對該幀圖像的各個通道圖像的所有像素值取均值，該均值作為該幀圖像在該通道的信號值，從而生成測量區(qū)域圖像的三個通道的原始信號序列；3)將三個通道的原始信號序列分別進行去線性化和標準化；4)根據(jù)標準化后信號序列與模板Y，分別尋求向量Wx與Wy,使得x,y在向量Wx和Wy上的投影X＝xTWx、Y＝y(tǒng)TWy之間的相關值ρ最大；5)將相關系數(shù)ρ最大的通道的標準化后的信號作為心率信號。本發(fā)明省去了復雜的獨立主成分分析和信號處理的過程，簡化了測量的過程，因此縮短了測量的用時。
【IPC分類】G06K9/00, G06K9/46
【公開號】CN105046209
【申請?zhí)枴緾N201510373448
【發(fā)明人】閆錚, 俞謝益
【申請人】華僑大學
【公開日】2015年11月11日
【申請日】2015年6月30日