基于脸部特征点识别和信号经验模态分解的心率识别应用技术研究

李 凯明
浙江微帮忙教育科技有限公司 浙江杭州 310000

摘要

本文提出了一种创新的心率识别方法，结合脸部特征点识别和信号经验模态分解技术，以实现非接触式的心率监测。通过将 RGB视频流中单帧面部感兴趣区域的均值统计作为 rPPG 信号的采样点，从而采集到反射性光体积描记信号流。然后对采集到的 rPPG 信号流应用滑窗策略，并在每个窗口中使用经验模态分解算法来分解出心跳信号。最后，根据分解得到的心跳信号进行时域和频域分析，以估算心率值。本研究表明，这种新方法能够有效降低 rPPG 信号中的噪声，并且能够快速且准确地提取心率，对于远程健康监测和智能人机交互等领域具有重要的应用潜力。

关键词

脸部特征点；信号经验；模态分解；心率识别

参考

[1]李昊,陈强,徐一雄.一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法[J].南京理工大学学报,2024,48(02):227-234.[2]任晓昱,林瑞奇,邓云开,等.基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法[J/OL].系统工程与电子技术,1-14[2024-06-25].