非接触式心率(HR)检测可以通过远程光电容积描记术(rPPG)实现, 引起越来越多的关注. 但在实际应用中, rPPG信号非常细微, 极易被噪声淹没, 从而导致现有的基于rPPG的心率检测方法很难准确地估计心率. 针对以上问题, 本文提出了一种增强rPPG信号、抑制噪声的非接触式心率检测方法. 在这种方法中, 首先通过欧拉颜色放大技术对正常HR分布频带上的色度信息进行放大, 避免rPPG信号过小被噪声淹没; 接着使用人脸检测与跟踪技术选定合适的感兴趣皮肤区域; 然后在感兴趣区域内提取放大后的色度信息, 使用盲源分离方法和相关性分析分离出rPPG信号; 最后对rPPG信号进行时域滤波与功率谱密度分析, 估计出HR值. 经多组实验验证, 本文所提方法相比于以前方法具有更高的HR估计精度.

Deep-rPPG：使用深度学习工具的基于相机的脉搏估计 深度学习（神经网络）基于网络的远程光学体积描记：如何从视频使用深度学习工具的硕士论文题目为“使用深度学习工具基于摄像头的脉冲估计”的源码中提取脉冲信号 已实施的网络 深度物理 Chen，Weixuan和Daniel McDuff。 “ Deepphys：使用卷积注意力网络进行基于视频的生理测量。” 欧洲计算机视觉会议（ECCV）的会议记录。 2018。 物理网 于子彤，李晓柏和赵国英。 “使用时空网络从面部视频进行远程光电容积描记器信号测量。” 程序。 BMVC。 2019。 NVIDIA Jetson Nano推理 网络的运行速度已在NVIDIA Jetson Nano上进行了测试。 PyTorch和OpenCV结果和安装步骤在nano文件夹中。 相应硕士论文摘要 标题为“使用深度学习工具的基于相机的脉搏估计”（也已在此存储库中上

心跳：使用远程光电容积描记法（rPPG）测量心率 这是rPPG的简单实现，rPPG是无需接触皮肤即可测量心率的一种方法。 它使用视频记录或实时面部表情分析肤色的细微变化。 运作方式如下： 检测到人脸并对其进行连续跟踪 通过确定每帧中的面部颜色来获得信号序列 心率是使用频率分析和一系列滤波来估计的 如果您对特定内容感兴趣，请随时阅读我有关以下主题的出版物： 另请参阅我的最小和“ 。 演示版 依存关系 需要以下库才能运行心跳： 它们必须安装在系统上，以便在编译器的标准搜索路径中可以找到头文件和库。 安装 要构建可在macOS上运行的Makefile： $ make Ubuntu的替代编译。 适用于opencv 3.1： $ g++ -std=c++11 Heartbeat.cpp opencv.cpp RPPG.cpp ` pkg-config --cflags --libs ope