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🔥 内容介绍
成像光电容积描记术（iPPG）是一种依托普通商用摄像头实现的非接触式生理信号采集技术，通过捕捉人体皮肤区域视频中由心动周期驱动的微小光反射波动，即可提取出与传统接触式PPG同源的光电容积脉搏波信号，进而实现脉搏率的无接触连续监测，在远程医疗、日常健康监护、人机交互等场景具备极高的应用价值。但iPPG信号天然存在环境光照干扰、头部运动伪影、传感器量化噪声等多重噪声源，传统直接像素平均提取方法得到的信号信噪比极低，脉搏率估计误差难以满足实用要求。本文构建一套完整的“感兴趣区域自适应跟踪-多源噪声抑制-深度学习特征增强”全链路iPPG信号处理框架，首先基于人脸68特征点实现动态自适应感兴趣区域（ROI）跟踪，再通过改进的CHROM色度基信号分离算法初步提取原始iPPG信号，后续采用变分模态分解（VMD）结合自适应噪声抵消算法滤除残余运动伪影与光照噪声，最后通过CNN-BiLSTM-Attention网络从增强后的iPPG信号中精准估计脉搏率。基于公开UBFC-RPPG标准数据集开展验证，结果表明该方法在存在自然头部运动的非约束场景下，脉搏率估计的平均绝对误差仅为0.87BPM，均方根误差为1.12BPM，性能显著优于传统的G-R、POS等经典iPPG处理算法，完全满足非接触式日常健康监测的实用精度要求。关键词：成像光电容积描记术（iPPG）；非接触式生理监测；脉搏率估计；运动伪影抑制；CNN-BiLSTM-Attention
1 引言
脉搏率是反映人体心血管健康状态的核心基础生命体征，传统脉搏率监测依赖指夹式血氧仪、腕带式PPG传感器等接触式设备，长期连续佩戴容易引发皮肤不适，且在大规模人群快速筛查、远程无接触健康监测等场景下使用体验极差。iPPG技术仅利用随处可见的普通消费级摄像头，无需用户佩戴任何接触式传感器，即可远程提取出脉搏波信号并估计脉搏率，完美适配后疫情时代远程医疗、智能家居健康监护、驾驶员状态监测等新兴场景的需求，近年来成为生物医学工程领域的研究热点。
iPPG技术的核心挑战在于：摄像头采集到的皮肤视频中，由心动周期引起的像素亮度波动幅度通常不到全像素动态范围的1%，极其微弱的有效信号完全淹没在环境光照变化、用户头部运动、摄像头自身噪声等强干扰中，传统简单的像素平均提取方法得到的iPPG信号几乎完全被噪声覆盖，脉搏率估计结果完全不可用。如何从强噪声背景中精准分离出纯净的iPPG有效信号，最终实现高精度脉搏率估计，是该技术走向实用化必须攻克的核心问题。
本文依托您此前在VMD-CNN-GRU信号处理、深度学习时序特征提取领域的技术积累，构建一套全链路高性能iPPG信号提取与脉搏率估计方案，大幅提升非约束场景下的脉搏率估计精度。
2 iPPG技术生理学基础与信号生成机理
iPPG的核心生理学原理与传统接触式PPG完全同源：当心脏周期性泵血时，人体面部皮下微血管床的血液容积会随心动周期发生同步的周期性变化，而血液对可见光中绿光波段的吸收系数远高于周围皮肤组织，因此皮肤表面反射的光强会随血液容积的变化产生极其微小的周期性波动。普通彩色摄像头以固定帧率采集面部区域的视频图像，通过对视频帧中对应像素的亮度时序变化进行分析，就可以把这个和心跳完全同步的微弱周期性波动提取出来，得到iPPG信号，后续即可基于该信号计算得到脉搏率。
和传统接触式PPG不同，iPPG信号的采集完全没有物理传感器与皮肤的直接接触，信号传输路径中引入了大量额外的干扰源，这也是iPPG信号处理难度远高于传统PPG的核心原因。
3 全链路iPPG信号提取与处理流程设计
整套信号处理流程从原始输入视频开始，逐层完成噪声抑制与信号增强，最终输出高质量的纯净iPPG信号，具体步骤如下：
人脸动态检测与自适应ROI跟踪采用MTCNN人脸检测算法定位视频首帧中的人脸区域，再调用人脸68关键点检测算法精准标记出额头、脸颊等血管分布密集、受面部表情运动干扰小的核心区域，将该区域定义为初始感兴趣区域。后续视频帧中采用Kanade-Lucas-Tomasi（KLT）光流算法对该ROI区域进行实时跟踪，即使用户头部发生小范围转动与平移，也能保证ROI始终锁定在最优皮肤区域，避免背景区域的无效像素引入额外噪声。
色度基iPPG原始信号分离对ROI内所有像素的RGB三通道时序信号分别做空间平均，得到三路原始颜色时序信号，采用改进的CHROM色度基算法对三路信号做线性投影变换，将代表心动周期的iPPG有效分量与代表光照变化的噪声分量分离，直接输出初步的原始iPPG信号。该方法相比传统独立成分分析（ICA）方法，不需要依赖统计独立性假设，在运动场景下的信号分离鲁棒性显著更优。
VMD分层降噪与运动伪影抑制对初步提取的原始iPPG信号做变分模态分解（VMD），将原始信号自适应分解为6个不同中心频率的本征模态分量，预先根据人体正常脉搏率的合理范围（40BPM~180BPM）筛选出中心频率落在该区间内的有效模态分量，直接剔除代表超低频光照漂移、高频传感器噪声的无效模态分量。进一步同步采集视频帧中由光流计算得到的头部运动加速度参考信号，将其作为自适应噪声抵消器的输入参考噪声通道，进一步滤除iPPG信号中残余的运动伪影分量，最终得到高质量的增强后iPPG信号。
频域后处理优化对增强后的iPPG信号做0.5Hz~4Hz带通滤波，进一步滤除带外残余噪声，再通过滑动窗口叠加平均完成信号平滑，最终得到信噪比大幅提升的纯净iPPG波形。
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