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摘要：本发明涉及生物医学工程技术领域。技术方案是：一种基于人脸识别的复杂光源下的快速心率检测方法，依序包括信号源选择、信号预处理与数据判决三个步骤；1所述信号源选择依次包括：1实时采集通用摄像头的视频流数据，针对每一帧做人脸识别；2通过HaarCascade获取额头和脸颊的三个主图像兴趣区域ROI；3使用15x15像素的窗口在每个主ROI中从左到右、从上到下，逐个像素进行扫描；通过连续两帧的同一窗口获取皮肤曝光样本数据。该方法能实现心率的无创快速连续非接触测量，并且通过通用型摄像头工作在复杂光源的环境下实现检测，具有使用场景丰富、实施成本较低的特点。

主权项：1.一种基于人脸识别的复杂光源下的快速心率检测方法，依序包括信号源选择、信号预处理与数据判决三个步骤；1所述信号源选择依次包括：1实时采集通用摄像头的视频流数据，针对每一帧做人脸识别；2通过HaarCascade获取额头和脸颊的三个主图像兴趣区域ROI；3使用15x15像素的窗口在每个主ROI中从左到右、从上到下，逐个像素进行扫描；通过连续两帧的同一窗口获取皮肤曝光样本数据SE；4保留SE为正数的窗口，并且确定为子ROI；5获取主ROI之外的面部灰度值，并且记录连续两帧的灰度差值，用于噪声模型分析；2信号预处理：1计算多个子ROI的绿色分量均值，并且根据帧序列，以FIFO方式加入信号预处理数组；2在信号预处理数组中，通过筛出偏离主体值较大的数值，实现初步噪声抑制；3将做好噪声预处理的信号预处理数组进行标准化和去趋势的数据处理；4使用5阶以上的巴特沃斯带通滤波器对于信号预处理数组进行滤波；5将非ROI面部灰度信号进行频域转化，得到环境光实时噪声信号模型；3数据判决：1根据预处理完成的信号预处理数组的时域信号，使用1.5秒～2秒的汉明窗，进行短时傅里叶变换；2通过短时傅里叶变换可以不断获取信号预处理数组的最大功率的频谱PF，然后通过计算得到心率BPM，BPM＝PF*60；3在基于时间序列的心率值数组中，通过数组质心的计算得到最大似然心率值ML_BPM；4根据人脸识别获取的FaceID，从数据库中提取相关人体的心率值历史数据；5将ML_BPM和历史数据，进行比对，选取ML_BPM数组中与历史数据范围重合度最高的数据，并且完成心率值的判决，并且更新数据库。

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