內(nèi)容簡(jiǎn)介：遠(yuǎn)程光體積描記是非接觸式生理信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域的重要研究方向。現(xiàn)有算法主要從人臉部分區(qū)域提取脈搏信號(hào)，存在信號(hào)獲取不全面及噪聲過大的問題。提出了一種基于人臉檢測(cè)、跟蹤、分割和輸入噪聲過濾的實(shí)時(shí)rPPG信號(hào)提取方法，旨在提高心率檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。首先，通過小型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)視頻幀中的人臉檢測(cè)和跟蹤，準(zhǔn)確定位人臉區(qū)域。其次，通過人臉分割算法提取皮膚信息。最后，采用輸入噪聲過濾策略，去除與心率無關(guān)的頻率成分和信噪比較低的信號(hào)，從而優(yōu)化rPPG信號(hào)。實(shí)驗(yàn)在自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，結(jié)果表明，該方法在信噪比、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差等指標(biāo)上均表現(xiàn)出色。綜上所述，所提出的方法在rPPG信號(hào)實(shí)時(shí)提取中表現(xiàn)出優(yōu)異的精度和穩(wěn)定性，為非接觸式生理信號(hào)檢測(cè)提供了一種新的解決方案。