心率是与健康相关的最重要的生理特征之一。近来，非接触式心率测量受到更多关注。然而，这些方法只关注主动测量。在本文中，我们以被动方式研究 HR 的非接触式测量，并将其进一步应用到智能家居或电子健康中。在该系统中，RGB 摄像机用于捕获有关目标的视频图像。对于这些捕获的图像，我们使用 EVM 算法从捕获的图像中增强颜色，并使用 KCF 算法来定位选择的 RoI。之后，利用ICA算法提取有效信号，通过快速傅里叶变换的理想带通滤波器得到心率。实验结果表明，我们的系统可以有效地测量心率。

脉搏传感器一、非接触式运动监测

非接触式运动监测是一种让人们感觉更舒适、不受约束的新趋势。然而，大运动伪影导致的脉率测量精度下降是一个亟待解决的问题。在本文中，我们提出了一种基于图像检测方法的步数监测和提高远程脉搏率测量精度的新方法。我们设计了一种基于色度的自适应滤波和归一化 (CADN) 方法和域选择方案 (DSS)，以提高运动期间非接触式脉率测量的准确性。进行了各种练习，如骑自行车、踏步和跑步机跑步，以评估所提出的 CADN + DSS 的运动稳健性和步数的准确性。

脉搏传感器二、滤波器比较

结果表明，所提出的计步方法的检测率为 99。踏步和踏车运动分别为 52% 和 99.77%。将脉率精度与两种最先进的算法——色度和基于色度的自适应滤波器进行比较。结果表明，所提出的 CADN+DSS 方法为所有活动提供了检测到的脉搏率和地面实况设备 (Polar H7) 之间的较低差异。我们扩大了身体活动检测的非接触式测量范围，并开发了一种在运动中不受约束的步数和脉搏测量方法。因此，可以同步测量步数和脉率，而无需依赖任何接触式传感器。结果表明，所提出的 CADN+DSS 方法为所有活动提供了检测到的脉搏率和地面实况设备 (Polar H7) 之间的较低差异。

脉搏传感器三、非接触式测量范围

我们扩大了身体活动检测的非接触式测量范围，并开发了一种在运动中不受约束的步数和脉搏测量方法。因此，可以同步测量步数和脉率，而无需依赖任何接触式传感器。结果表明，所提出的 CADN+DSS 方法为所有活动提供了检测到的脉搏率和地面实况设备 (Polar H7) 之间的较低差异。我们扩大了身体活动检测的非接触式测量范围，并开发了一种在运动中不受约束的步数和脉搏测量方法。因此，可以同步测量步数和脉率，而无需依赖任何接触式传感器。

脉搏传感器四、反射光被光检测器

基本的心跳传感器由一个发光二极管和一个检测器(如光检测电阻器或光电二极管)组成。心跳脉冲会导致血液流向身体不同部位的变化。当用光源照射组织时，即由 LED 发出的光，它要么反射(手指组织)，要么透射光(耳垂)。一些光被血液吸收，透射光或反射光被光检测器接收。吸收的光量取决于该组织中的血容量。检测器输出为电信号形式，与心跳率成正比。该信号是与组织和血容量有关的直流信号，与心跳同步的、由动脉血容量的脉动变化引起的交流分量叠加在直流信号上。因此，主要要求是隔离该 AC 组件，因为它是最重要的。

脉搏传感器五、分压器装置

这里使用了一个比较器，它将 LDR 的输出电压与阈值电压的输出电压进行比较。阈值电压是当来自光源的具有固定强度的光直接落在 LDR 上时，LDR 上的电压降。比较器 LM358 的反相端连接到设置为阈值电压的分压器装置，非反相端连接到 LDR。当使用光源照射人体组织时，光的强度会降低。当这种降低的光强度落在 LDR 上时，电阻会增加，因此电压降也会增加。当 LDR 或同相输入端的压降超过反相输入端的压降时，在比较器的输出端产生一个逻辑高信号，如果电压降较小，则产生一个逻辑低输出。

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