通过人脸测试心率和呼吸率

最新推荐文章于 2025-10-02 12:28:19 发布
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本文探讨了通过面部视频和智能手机相机监测心率和呼吸率的算法，介绍了几种主要的监测方法及其应用，包括从视频中检测脉搏和呼吸频率的算法。详细讨论了心率和呼吸率的正常范围，以及在安静状态下的理想值。

主要参考文献：

1. Algorithms for Monitoring Heart Rate and Respiratory Rate From the Video of a User’s Face （心率和呼吸率）

算法框架图 

 

2. Detecting Pulse from Head Motions Using Smartphone Camera （只有心率）
 

算法框架图：

3. Detecting Pulse from Head Motions in Video （心率）

4. Respiratory Rate Estimation from Face Videos (呼吸率)

心率的范围：

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。一般来说，年龄越小，心率越快，老年人心跳比年轻人慢，女性的心率比同龄男性快，这些都是正常的生理现象。安静状态下，成人正常心率为60～100次/分钟，理想心率应为55～70次/分钟

呼吸率的范围：

呼吸频率为一种形容每分钟呼吸的次数的医学术语，胸部的一次起伏就是一次呼吸，即一次吸气一次呼气。每分钟呼吸的次数称为呼吸频率。正常成人呼吸频率为每分钟12~20次

 

 

 

 

问题： 1. 心率频率比摄像头的频率慢 这个问题要怎么解决

 

          

 

 

37、基于视觉的轻量级面部呼吸和心率测量技术
r7s8t的博客
06-18 110
本文提出了一种基于视觉的轻量级面部呼吸和心率测量技术，通过远程光电容积脉搏波描记法（RPPG）和面部振动信息实现非接触式生理信号采集。创新性地结合框选和特征点选择多个感兴趣区域（ROI），并采用光流跟踪、主成分分析（PCA）和集成经验模态分解（EEMD）等方法优化信号处理流程。实验结果表明，该方法在测量精度和稳定性方面优于传统方法，并可在树莓派4等低功耗平台上实现实时运行，具有广泛的应用前景。
19、基于视频的心率检测：远程医疗的新途径
pea55的博客
09-08 47
本研究探讨了基于视频的心率检测技术，这是一种具有潜力的远程医疗应用。研究重点分析了两种主要的心率提取方法：光电容积脉搏波描记法（PPG/RIPPG）和心冲击图法（BCG），并回顾了相关研究进展。通过数据收集、感兴趣区域（ROI）选择、像素跟踪和快速傅里叶变换（FFT）分析等步骤，尝试从视频中提取心率信号。实验结果显示，该方法在一定程度上能够准确检测心率，但也存在跟踪算法局限性、环境干扰和样本数量不足等问题。未来的研究方向包括算法优化、抗干扰能力增强以及应用领域的拓展，以实现更高效、准确的心率检测技术。
基于人脸图像的心率心率测量系统
matlab_python22的博客
06-01 2078
系统将可见光成像设备采集到的视频读入程序中，读取第一帧图像，检测并提取人脸区域后，根据人脸几何关系确定敏感区域。：在视频的每一帧中获取敏感区域，然后在RGB三个通道分别 对人脸区域做灰度均值，并将灰度均值存储。在对每一帧做完灰度均值之后，以帧数为横轴变量，以对应每一帧的灰度均值为纵轴，在RGB三个通道分别绘制曲线，然后对原始数据进行傅里叶变化得到了傅里叶的有关程序，对于程序，然后得到心率的数值主要的算法步骤图 原始输入的视频 图 原始视频数据进行人脸定位的操作 可以看到 得到鹅相关通道数据图 R通道的均值
我看到有一个app可以根据人脸图像分析出血压值跟心率，请问这是真的吗？如果是真的，它的原理是什么？请一步步分析...
weixin_35756637的博客
01-11 1091
目前存在一些应用程序和设备可以通过人脸图像来测量血压和心率。这种技术是基于脉搏波传感技术。 具体来说，当心脏收缩时，血液会从心脏排出，造成面部血管的膨胀。在血管膨胀时，脉搏波会在面部血管中传播，并在脸部皮肤表面产生微小的变化。这些变化可以通过高灵敏度摄像头和算法来检测和分析。 这种技术通过检测面部血管的脉搏波来估算血压和心率。然而，这种方法的准确性和稳定性仍然存在争议。在临床环境中，血压和心率的测...
如何基于人体人脸跟踪实时监测心率？
HarmonyOS SDK闭源开放能力技术团队
07-02 3702
华为AR Engine是什么？ 华为AR Engine服务是一个用于在Android上构建增强现实应用的引擎。基于芯片平台整合AR核心算法，提供了运动跟踪、环境跟踪、人体和人脸跟踪等AR基础能力，通过这些能力可以让您的应用实现虚拟世界与现实世界的融合，为您的应用提供全新的视觉体验和交互方式。AR Engine拥有可实现人体健康检测的能力，包括心率、呼吸率、面部健康状态、心率波形图信号等健康信息。 基于华为AR Engine三大类能力:运动跟踪、环境跟踪、人体和人脸跟踪之一的人体人脸跟踪，在运动过程中可.
《星际迷航》三录仪成真！让AI用人脸识别心率
读芯术的博客
09-29 1078
全文共3082字，预计学习时长6分钟有没有想象过：现实生活中笨重的听诊器变成《星际迷航》(Star Trek)里的医用三录仪（tricorders）？那该多棒呀！本文将通...
基于面部视频的实时心率识别系统 DAY11
周子博的博客
03-25 2207
用C++ 实现欧拉放大 将RGB转换到YIQ YIQ具有像素处理优势完成，图像都是用的三通道浮点型，传参出现些许问题在不停调试（效果不佳问题可能出现在这里） 利用vector建立，mat容器，存储高斯金子塔（对于颜色放大 高斯金子塔根据优势，拉普拉斯金字塔适于动作放大） 得到了不同空间频率的基带后（高斯金字塔分解后），接下来对每个基带都进行时域上的带通滤波，目的是提取我们感兴趣的那部分变化信号。 ...
【深度学习】基于人脸关键点的视频心率检测
梁瑛平的博客
02-14 5165
一起做大创的同学在 Github 找到的源码，我调试了一下，就在这里分享吧（那tuo绿绿的是检测框，，，一打马赛克就变得emmmm一言难尽????）； Ps：需要安装 dlib，最好去官网下载whl文件用pip安装，其他安装方法有可能出来莫名其妙的Bug； PPs：需要一个模型文件，安装了opencv-python的同学可以从库函数的cv2文件夹里面找到，或者直接用文件管理器搜索 shape_pred...
25、多约束人脸检测跟踪系统与差分压力传感器肺活量计技术解析
app77的博客
10-02 15
本文详细解析了多约束人脸检测跟踪系统与差分压力传感器肺活量计的技术原理、实验设计及应用前景。在人脸检测跟踪方面，通过结合空间和时间信息，系统在光照变化、遮挡、头部旋转等复杂条件下实现了高精度的检测与跟踪，并采用自适应粒子滤波技术显著优于CamShift方法；在肺活量计技术方面，基于差分压力传感器的设计实现了小型化、高精度和良好卫生性的电子肺活量测量，经校准和对比测试验证了其可靠性。两种技术分别在计算机视觉与医疗健康领域展现出广泛的应用潜力，未来将在智能化、多模态融合与用户体验优化方向持续发展。
MATLAB代码，用笔记本摄像头输入的一段人脸视频进行自动心率估计，简单可靠，精度高
04-24
MATLAB代码，用笔记本摄像头输入的一段人脸视频进行自动心率估计，主要原理是人类血液对与各种频率的光照都有一定的吸收作用，而心跳会引起皮下的毛细血管血液流量变化，从而使皮肤的颜色在心跳的作用下进行周期性的变化。
SwiftHeartRate:使用手机摄像头中的视频来确定用户的心率（脉搏）
05-31
快速心率 使用手机摄像头中的视频来确定用户的心率（脉搏） 使用 Accelerate 库在 Swift 中编码
心率检测程序
03-29
基于51单片机设计一款脉搏实时测量系统，程序完整。可实现心率监测，实时显示心率值；报警模式选择，用户可自行设置心率报警上限或下限值，当心率超过上限或者低于下限时，蜂鸣器报警。
摄像头检测心率
09-07
基于OPENCV的摄像头的心率检测程序，准确率大概在70%左右，使用的算法有HARR人脸检测，小波滤波，FFT分频
基于深度学习（CNN-CBAM）的心律失常二分类
03-11
资源包括数据集和代码，可直接运行。 基于深度学习（CNN-CBAM）的心律失常二分类。
跑通通过人脸测试心率程序
keyanxiaocaicai的专栏
12-17 627
跑通程序 https://github.com/thearn/webcam-pulse-detector 运行 python get_pulse.py 报错 1. 错误是 No module named ‘cv2’ 解决方法：https://blog.youkuaiyun.com/chao2016/article/details/78071392 2. 错误是 解决方法是：这个问题没有解...
基于面部视频的远程心电信号实时监测系统 DAY ONE
周子博的博客
02-24 1393
很难想象只是通过普通的面部视频可以监测到人的心率变化。 麻省理工学院的科学家公布了最新视频处理技术，这种技术捕捉人类难以察觉的微小变化，并进行放大处理。举例来说利用这项技术人们可以直接在视频中观察出脉搏，婴儿呼吸等，令人惊叹 自然我所要做的毕业设计，核心就要基于此技术， 感性认识：介绍此项技术的视频中，可以看到，人脸的颜色会随心率变化而变红，通过对颜色的识别来识别心跳变化？ 所以在构建系统的第一项...
滤波算法-呼吸心跳信号检测方法（四）
yjh_2019的博客
09-25 5939
呼吸心跳信号检测系列文章：信号滤波处理
基于视频的心率测量技术：使用C++和OpenCV实现视频脉冲检测
qq_38334677的博客
09-23 638
我们需要从面部图像中提取出与心率相关的颜色变化信息。为此，我们可以使用OpenCV的颜色空间转换功能，将RGB图像转换为其他颜色空间，如HSV或YCrCb，这些颜色空间更容易捕捉到面部的颜色变化。一旦我们有了面部的区域，我们就可以分析这个区域内的颜色变化。为此，我们可以计算每一帧中面部区域的平均颜色，并跟踪这些平均颜色随时间的变化。在上述代码中，我们使用Eigen的FFT模块来计算信号的傅里叶变换，并找到最大的振幅对应的频率，该频率即为心率。为了更准确地捕捉到面部的颜色变化，我们需要先检测出面部的区域。
基于人脸视频的实时心率监测系统 DAY 15
周子博的博客
05-01 3952
欧拉放大已经实现 在网上查找了主流的心率特征提取方式 1.对脉搏跳动视频帧的像素点亮度值在时域上进行亮度方差统计，同时在Yc吒b颜色空间中分割出皮肤区域；其次，根据亮度方差统计和皮肤分割结果，结合图像形态学处理方法提取视频中桡动脉跳动区域；最后，对所提取桡动脉部位时域上亮度信号采用傅里叶变换进行时频分析，实现心率非接触式测量。 将图片帧转换为HSV ...
通过人脸测量心率的傅里叶
最新发布
11-27
使用傅里叶方法通过人脸测量心率是一种非接触式的心率测量技术。该技术主要基于人脸图像进行心率测量，具体过程如下： 在视频的每一帧中获取敏感区域，然后在RGB三个通道分别对人脸区域做灰度均值，并将灰度均值存储。在对每一帧做完灰度均值之后，以帧数为横轴变量，以对应每一帧的灰度均值为纵轴，在RGB三个通道分别绘制曲线，然后对原始数据进行傅里叶变换 [^5]。 这种基于人脸图像的心率测量技术属于无接触心率测量的范畴。连续监测心率对评估人体健康非常重要，传统的心电图（ECG）、脉搏血氧仪和脉搏触诊法存在一些不足，如ECG不舒适且限制活动，脉搏血氧仪和脉搏触诊法不够准确，因此无接触心率测量成为研究热点 [^2]。未来的心率估计方法可能会融合多种模态的数据，如结合视频中的面部颜色变化等信息，综合利用不同模态的数据信息，能更全面地了解人体的生理状态，提高心率估计的准确性和可靠性，例如结合加速度计的运动信息可以更好地补偿运动对心率测量的影响 [^1]。 ```python # 以下是一个简单的伪代码示例来展示傅里叶变换在处理人脸灰度均值数据中的应用 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设这里已经获取到了RGB三个通道的灰度均值数据 # 这里简单生成一些示例数据 num_frames = 100 red_channel_data = np.random.rand(num_frames) green_channel_data = np.random.rand(num_frames) blue_channel_data = np.random.rand(num_frames) # 对每个通道的数据进行傅里叶变换 red_fft = np.fft.fft(red_channel_data) green_fft = np.fft.fft(green_channel_data) blue_fft = np.fft.fft(blue_channel_data) # 获取频率轴 sampling_rate = 30 # 假设采样率为30Hz frequencies = np.fft.fftfreq(num_frames, 1/sampling_rate) # 只取正频率部分 positive_frequencies = frequencies[:num_frames//2] red_fft_positive = 2.0/num_frames * np.abs(red_fft[:num_frames//2]) green_fft_positive = 2.0/num_frames * np.abs(green_fft[:num_frames//2]) blue_fft_positive = 2.0/num_frames * np.abs(blue_fft[:num_frames//2]) # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(positive_frequencies, red_fft_positive) plt.title('Red Channel Frequency Spectrum') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(positive_frequencies, green_fft_positive) plt.title('Green Channel Frequency Spectrum') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(positive_frequencies, blue_fft_positive) plt.title('Blue Channel Frequency Spectrum') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.tight_layout() plt.show() ```
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