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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116343086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310223470.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法是由成娟;殷辰楚;刘羽;宋仁成;李畅;陈勋设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法，是首先在视频中的人脸感兴趣区域提取绿色通道像素均值的时间序列，主要过程包括，感兴趣区域的定位，划分和筛选、追踪感兴趣区域并进行绿色通道像素均值时间序列的提取；其次是心率信号的提取，包括信号预处理、使用非负矩阵分解NMF和独立向量分析IVA相结合的方法进行有规律心率源信号的盲源分离、血容量脉冲信号的选择；最后，心率计算，对血容量脉冲信号进行傅里叶变换后，通过筛选和计算得到心率值。本发明从视频图像中提取心率信号，用于在非规律性运动伪迹情况下进行心率检测，能提高不规律运动场景下心率检测的准确性，从而为非接触式心率检测研究提供新的方法。

本发明授权一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法在权利要求书中公布了：1.一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法，其特征在于，是按照如下步骤进行： 步骤一、从受试者的面部视频图像的人脸区域中筛选出高质量的感兴趣子区域，用于提取绿色通道的像素均值时间序列信息； 步骤1.1、利用人脸特征点检测方法从受试者的第j帧面部视频图像中识别第j帧人脸区域，并将第j帧人脸区域划分为N×N个感兴趣子区域，使用特征点追踪算法对各帧面部视频图像中的人脸区域进行识别和定位，从而得到各帧面部视频图像的N×N个感兴趣子区域；j＝1,2,...,J；J表示面部视频图像的总帧数； 步骤1.2、计算第j帧面部视频图像中每个感兴趣子区域的像素均值，从而得到J帧面部视频图像中每个感兴趣子区域的像素均值，并组成每个感兴趣子区域的像素均值时间序列；令任意单个感兴趣子区域的像素均值时间序列包括：J帧视频图像中红色通道时间序列R＝[R1,R2,...,Rj,...,RJ]、J帧视频图像中绿色通道时间序列G＝[G1,G2,...,Gj,...,GJ]以及J帧视频图像中蓝色通道时间序列B＝[B1,B2,...,Bj,...,BJ]；其中，Rj表示单个感兴趣子区域中第j帧红色通道的像素均值，Gj表示单个感兴子趣区域中第j帧绿色通道的像素均值，Bj表示单个感兴趣子区域中第j帧蓝色通道的像素均值； 步骤1.3、计算单个感兴趣子区域的光照强度指标、光照变化指标和绿色信号信噪比指标；并对N×N个感兴趣子区域的光照强度指标进行降序排序，对N×N个感兴趣子区域的光照变化指标进行升序排序，对N×N个感兴趣子区域的绿色信号信噪比进行降序排序，从排序后的三个指标序列中均选取排满前Q个感兴趣子区域，并从排序后的三个指标序列的前Q个感兴趣子区域中筛选出均存在的M个感兴趣子区域作为最终筛选出高质量的感兴趣子区域；M＜Q＜N×N； 步骤二、非规律运动场景下心率信号的提取； 步骤2.1、将M个高质量的感兴趣区子域的绿色通道信号作为多通道信号C＝[G[1],G[2],...,G[m],...,G[M]]T；其中，G[m]表示第m个感兴趣区子域的绿色通道信号，即第m个通道信号，且其中，表示第m个高质量感兴趣区子域的第j帧绿色通道的像素均值，m＝1,2,...,M； 步骤2.2、设定去趋势参数为λ，并对所述多通道信号C进行去趋势处理，得到去趋势后的多通道信号记为其中，表示去趋势后的第m个通道信号； 步骤2.3、对去趋势后的多通道信号中的每个通道信号进行归一化带通滤波处理，得到滤波后的多通道信号记为其中，表示滤波后的第m个通道信号； 步骤2.4、将滤波后的多通道信号中的每个通道信号进行升采样处理，得到升采样转置后的多通道信号矩阵其中，表示升采样转置后的第m个通道信号，且为1×J的矩阵； 步骤2.5、利用非负矩阵分解法对多通道信号矩阵X中第m个通道的信号进行分解，得到第m个特征矩阵T[m]∈R1×L和第m个增益矩阵V[m]∈RL×J，且第m个特征矩阵T[m]中第l个非负向量记为tl[m]，第m个增益矩阵V[m]中第l行第j列的非负向量记为vl,j[m]，L为特征向量的数目，l＝0,1,2,…,L； 步骤2.6、利用式1建立改进独立向量分析法的损失函数Q： 式1中，yj[m]表示第m个通道的第j个源分量估计向量，W表示解混矩阵，且W＝[w[1],w[2],...,w[m],...,w[M]]H，其中，w[m]表示第m个通道的解混矩阵的分量向量；H表示共轭转置； 步骤2.7、对所述损失函数Q进行优化求解，得到第m个通道的源分量估计信号Y[m]； 步骤三、心率的计算； 利用快速傅里叶变换分别计算第m个通道的源分量估计信号Y[m]的功率谱密度分布，并将所述功率谱密度分布中频率处于所设定范围内最多的源分量估计信号确定为血容量脉冲信号，从而计算血容量脉冲信号的主频率fmax，用于估计心率值。

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