王 楠，王 霞，付晓静，王蒙军

（河北工业大学 电子信息工程学院，天津300401）

视频中提取光电容积脉搏波的盲信号估计方法

王 楠，王 霞，付晓静，王蒙军

（河北工业大学 电子信息工程学院，天津300401）

从人脸彩色视频图像序列中能够分离出光电容积脉搏波（PPG）信号，进而提取人体的心率值，为了保证提取心率值的实时性和准确性，降低对外界光照环境的依赖性，研究使用对角累积量算法和Robust ICA算法用于彩色视频提取PPG信号，并转化成人体心率。通过对角累积量算法、Robust ICA算法与传统视频提取心率算法，即联合近似特征对角化（JADE）算法的彩色视频提取心率结果的对比分析实验，得出对角累积量算法提取的心率结果与实际心率的误差更小，准确率更高，Robust ICA算法提取心率的运行时间达到0.2 s以内，实时性更强。

光电容积脉搏波；心率检测；对角累积量算法；联合近似特征对角化；Robust ICA

无创、长时间监测人体生理信号是家庭健康医疗的重要方向之一。传统的心率测量仪器，往往要使用探针和传感器，长期的佩戴会引起身体上的不适，也会增加传播感染的风险[1]，利用普通摄像头采集人脸视频提取心率是一种无接触，低成本的方法，它通过检测人脸的肤色变化提取光电容积脉搏波信号，再通过快速傅里叶变换转换成人体心率。这种基于视频的心率提取方法有着重要的研究价值。

通过面部视频检测PPG信号最早是由Pavlidis[2]等人假设提出的，并通过面部热视频分析后证实。2010年，Poh[3-4]等人利用网络摄像头和独立成分分析(ICA)算法成功提取出血液脉搏波，并转换成心率值。……