基于人脸视频的无接触心率检测
摘要：随着信息技术与医学技术的发展，医用仪器设备也在朝着越来越智能和越来越人性化发展。而对于人的重要身体指标——心率的检测方法，从几百年前的听诊器法和号脉法，发展到现在的指夹式心率检测仪和胸部贴片式心率检测仪，此类接触式检测方式，在现代的医学中有着很多使用局限性。本课题通过研究人脸视频，进行面部分析来获得肉眼难以分辨的面部颜色细微的周期变化，通过面部提取和通道分离预处理视频，使用fastica算法和滤波去噪处理信号，并提取出心率信号来即时的对病人或者其他使用者进行心率检测。这种非接触式的测量，能够极大地降低检测病人心率所给病人带来的干扰。同时，检测设备放置更加灵活自由，可显著提高检测的方便程度。
关键词：无接触心率检测；人脸检测；fastica算法；滤波器去噪；峰值检测
一、研究背景
心率是指正常人安静状态下每分钟心跳的次数，也叫安静心率，一般为60～100次/分，可因年龄、性别或其他生理因素产生个体差异，可以有效地准确的反映出人的身体状态以及适应程度。
根据《中国心血管病报告2018》概要,人口老龄化已经城镇化进程的加速，至2017年，65岁以上的人口就占到近12%，且每一年都在往上攀升，据估算在2050年65岁以上人口将达到35%以上。由此心血管疾病病人也将持续增加，而且在往后10年内增长趋势仍将快速增加(如图1-1），而心率作为检测心血管病的最重要身体参数指标，已经成为了现如今各类研究的重中之重。所以研究最新的心率检测方法，也是医学科学进步的重要途径。
根据推算，中国国内心血管病现患人数约有2.9亿，其中脑卒中1300万，冠心病1100万，肺原性心脏病50万，心力衰竭450万，风湿性心脏病250万，先天性心脏病200万，高血压2.45亿；且心血管病死亡率居首位，高于肿瘤及其他疾病，占居民疾病死亡构成的40%以上。在其中，农村近几年来心血管病死亡率持续高于城市。不仅如此，与心血管病相关的医疗费用也是水涨船高。2016年，中国心脑血管病患者出院人次占总人次的八分之一，且该年心脑血管病患者的住院综合费用高达超过300亿元，其中急性心肌梗塞次均住院费用为26056.9元，颅内出血为17787.0元，脑梗死为9387.0元，这严重影响居民的生活，成为患者的经济负担。因此，对心率实现廉价的实时检测和精确检测来做好对疾病的预防控制十分重要。
二、研究目的与意义
随着信息技术与医学技术的发展，将监护仪器和设备搬到家里来对亲人病人进行健康情况实时监控来实现家庭护理成为了很多家庭的愿望，但介于医用设备昂贵的价格和复杂的操作，很难家庭以及社区的日常使用。另外，在家庭和社区进行医疗护理监控，很难做到对病人的全方位身体指标的测量收集，在这种情况下，倘若要对病床上患者做到实时的身体指标检测，这就要求一种价格低廉，体积较小，操作简便，适合在家庭和社区普及的测量设备的诞生。
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