CN108960144A - 心率检测方法及装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种心率检测方法及装置、存储介质和电子设备，涉及计算机技术领域。该心率检测方法包括：获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；根据剩下的M‑1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。本公开可以通过在时间序列分析人脸图像的变化频率来监测目标对象的心率变化，从而可以实现非接触性的自动快速的心率监测，可以大幅提高心率监测的效率，有效预测心率不齐、早搏等心脏病的早期征兆。

Description

心率检测方法及装置、存储介质和电子设备

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种心率检测方法及装置、存储介质和电子设备。

背景技术

近年来，伴随着社会生活压力的增大，健康保健不仅仅是老年人的专属，青年人尤其是工作压力大的青年人也开始关注时常自身的身体状况。心率是人体体征最重要的参数之一，可以从一定程度上反映一个人的健康状况。

随着科学技术的发展，心率监测仪的出现使得人们能够对心率进行高精度的实时测量，监测心率采用最多的方式是通过医护人员对被监测人在现场用心电监护仪进行接触性监测，但心率监测仪的应用场景大多是大医院中，无法普及到人们的日常生活中。穿戴式心率检测装置的出现使得心率监测走入了人们的日常生活，但穿戴式心率检测装置如果长时间接触易引起被测者的不适。

基于上述，目前还需一种能够在避免被测者感到不适的情况下，对被测者的心率进行准确、便捷、智能化的实时监测的技术手段。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种心率检测方法、心率检测装置、存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上解决被测者长期佩戴穿戴式心率检测装置带来的不舒适的问题。

根据本公开的一个方面，提供一种心率检测方法，包括：获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

在本发明的一些实施例中，所述连续图像中包含Q个目标对象的人脸，其中Q大于等于1。

在本发明的一些实施例中，还包括：根据心率值的正常范围确定得到所述时间窗口的时长大小。

在本发明的一些实施例中，利用滑动的时间窗口从所述M张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像包括：利用滑动的时间窗口从所述M张人脸图像中选择清晰度高于预设值的人脸图像作为目标图像。

在本发明的一些实施例中，根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到心率值包括：从所述M张人脸图像中选择相同的指定位置作为预设区域；按照所述时间序列将所述剩下的M-1张人脸图像的预设区域分别与所述目标图像的预设区域的像素值进行比较，得到M-1个对比差值；根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到所述目标对象的心率值。

在本发明的一些实施例中，根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到所述心率值包括：记录所述目标图像对应的第一时间点t1；在所述时间窗口内从所述M-1个对比差值中选择对比差值最小的人脸图像；记录与所述对比差值最小的人脸图像的第二时间点t2，其中所述第二时间点t2大于所述第一时间点t1；根据所述第一时间点t1与所述第二时间点t2的差值计算得到心率值，计算公式为：心率值f1＝60/(t2-t1)。

在本发明的一些实施例中，得到心率值f1之后，还包括：将所述时间窗口按照时间序列向前滑动预设单位时长n-1次；每移动一次所述时间窗口，根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到一个心率值，共得到n个心率值；根据所述n个心率值进行求平均计算，得到所述目标对象的心率值，计算公式为：心率值f＝(f1+...+fn)/n。

根据本公开的一个方面，提供一种心率检测装置，包括：图像获取模块，用于获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；人脸提取模块，用于按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；目标选择模块，用于利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；心率计算模块，用于根据剩下的N-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

根据本公开的一个方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的心率检测方法。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的心率检测方法。

在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，一方面，通过在时间序列分析人脸图像的变化频率(即对比差值)来监测目标对象的心率变化，从而可以实现非接触性的自动快速的心率监测，可以大幅提高心率监测的效率，有效预测心率不齐、早搏等心脏病的早期征兆；另一方面，通过这种非接触性地自动心率监测可以给大众家居自体检或保险投保检查等带来便利，缓解紧张的社会医疗资源，为保险行业的智能核保提供帮助。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示出发明实施例提供的一种心率检测方法的流程图；

图2示出本发明实施例图1中步骤S14的流程图；

图3示出本发明实施例提供的一种心率检测装置的示意图；

图4示出本发明实施例提供的一种心率检测系统的示意图；

图5示出本发明再一实施例提供的适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

下面将以通过安装在家居试衣镜后面的摄像头采集获取的具有时间序列的连续图像为例对本公开的心率检测方法进行说明。然而，本公开的心率检测方法还可以应用到其他应用场景中，如安装在洗漱室中的摄像头或者是安装在家庭房门上的摄像头等类似场景中。应当理解的是，本公开对下面所述的心率检测方法及装置的应用场景不做特殊限定。

图1示意性示出了本公开的示例性实施方式的心率检测方法。参考图1，所述心率检测方法可以包括以下步骤：

如图1所示，在步骤S11中，获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸。

如图1所示，在步骤S12中，按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2。

如图1所示，在步骤S13中，利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像。

如图1所示，在步骤S14中，根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

基于本发明实施例提供的心率检测方法，一方面，通过在时间序列分析人脸图像的变化频率(即对比差值)来监测目标对象的心率变化，从而可以实现非接触性的自动快速的心率监测，可以大幅提高心率监测的效率，有效预测心率不齐、早搏等心脏病的早期征兆；另一方面，通过这种非接触性地自动心率监测可以给大众家居自体检或保险投保检查等带来便利，缓解紧张的社会医疗资源，为保险行业的智能核保提供帮助。

以下结合图1所示流程，以安装在家居穿衣镜后面的网络摄像头(如常用的WebCam等)为例，对上述心率检测方法进行详细的解释以及说明。

在步骤S11中，获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸。

在本发明的一些实施例中，为保护个人隐私，该步骤中用于采集连续图像的网络摄像头还可以设有一个开关，在非监测心率时可以关闭该网络摄像头，该网络摄像头可以同时拍摄一个或多个人脸图像。所述连续图像中包含Q个目标对象的人脸，其中Q大于等于1，即该方法可以可以仅对一个目标对象(即一个人)进行心率检测，还可以是对家中的多个目标对象(即多个人)同时进行心率检测。下文主要以一个目标对象为例进行介绍。

如图1所示，在步骤S12中，按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2。

获取到连续图像后，还要从这些具有时间序列的连续图像中提取相关的人脸图像，这里可以采用LBP(Local Binary Patterns，局部二值模式)等算法进行人脸图像的提取。

如图1所示，在步骤S13中，利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像。

在本发明的一些实施例中，在利用滑动的时间窗口从N长人脸图像中选择目标图像之前，还包括：根据心率值的正常范围确定得到所述时间窗口的时长大小。如心率值的正常范围为60～100次/分，相应的，可以选取的时间窗口为2秒到3秒。

在本发明的一些实施例中，该步骤中利用滑动的时间窗口从所述M张人脸图像中选择清晰度高于预设值的人脸图像作为目标图像。即利用滑动窗口从时间序列中(一般WebCam的帧率为15帧/秒，即每秒可以截取15帧图像)先选取图像相对清晰的人脸图像作为目标图像，记录该目标人脸图像拍摄的第一时间点t1(按每秒拍摄的照片帧数计算)。其中满足相对清晰的条件就是要大于清晰度高于一预设值，这里通常会选取一组面部较为清晰的特征点，清晰与否主要是像素点的值与周围像素点的值的差距的大小，像素点的值与周围像素点的值的差距越大，则清晰度约越高，即图像越清晰。特征点是根据人脸的面部特点计算出的能够代表面部区域特征的点，特征点的值不会随着面部的轻微变化而有大的变化。

如图1所示，在步骤S14中，根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

在本发明的一些实施例中，图2示出步骤S14的步骤流程图，具体包括以下步骤：

如图2所示，在步骤S21中，从所述M张人脸图像中选择相同的指定位置作为预设区域。

该步骤中从M张人脸图像中选择合适的相对清晰的区域作为预设区域，以便于后续步骤将不同的人脸图像按照相对固定的位置进行比较以得到对比差值。其中，该预设区域的选择与光线、清晰度、特征点区域等因素动态相关，因此在不同应用场景下预设区域的位置并不固定在人脸的某个特定器官或部位上。

如图2所示，在步骤S22中，按照所述时间序列将所述剩下的M-1张人脸图像的预设区域分别与所述目标图像的预设区域的像素值进行比较，得到M-1个对比差值。

该步骤根据不同图像之间的相对定位分别计算各人脸图像(从连续图像中提取得到的多个人脸图像中除去目标图像还剩下的人脸图像)的预设区域与目标图像的预设区域的对比差值，这里具体是指计算预设区域上相对应位置的像素值。通过滑动的时间窗口算法，在时间序列中依次计算各人脸图像与目标图像中预设区域的对比差值。

如图2所示，在步骤S23中，根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到所述目标对象的心率值。

在本发明的一些实施例中，根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到所述心率值包括：

首先，记录所述目标图像对应的第一时间点t1；在所述时间窗口内从所述M-1个对比差值中选择对比差值最小的人脸图像；此时，记录与所述对比差值最小的人脸图像的第二时间点t2，其中所述第二时间点t2大于所述第一时间点t1。

需要说明的是，本实施例中对于对比差值，以8位像素为例，像素值的范围为0～255，则对比差值最小值的范围可以是1～5，在具体应用中可以根据需求从1～5中选择。

最后，根据所述第一时间点t1与所述第二时间点t2的差值计算得到心率值，计算公式为：心率值f1＝60/(t2-t1)。

由于前后两张人脸图像正好经过心脏的一个收缩期和舒张期后，血液循环对面部的图像的影响最接近，因此本实施例中从多张人脸图像中选取与目标图像的像素值比较得到的对比差值最小的两张人脸图像作为检测目标对象的心率值的依据。

在本发明的一些实施例中，得到心率值f1之后，还包括：将所述时间窗口按照时间序列向前滑动预设单位时长(如p秒，p为5到10秒的一个随机数)n-1次；每移动一次所述时间窗口，根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到一个心率值，共得到n个心率值；根据所述n个心率值进行求平均计算，得到所述目标对象的心率值，计算公式为：心率值f＝(f1+...+fn)/n。

例如，根据在时间序列随机选择n个时间滑动窗口分析人脸图像的对比差值，由于在此之前已完成一次心率值的计算，引出还需通过移动时间窗口n-1次后再得到n-1个心率值，从而共得到n个心率值，即：f1,f2,f3,....fn。另外，还需根据这些心率值的预测值进一步求平均以得到心率值的期望值f＝(f1+...+fn)/n，这样通过在时间序列通过时间滑动窗口算法来分析人脸图像的变化频率来监测人的心率变化，从而可以实现非接触性的自动快速的心率监测。

以上，均是以连续图像中的一个目标对象的人脸图像为例进行心率检测的方法进行介绍。但是如果是对多个目标对象的心率进行检测，则需要从连续图像中根据人脸识别技术区分出目标对象1、目标对象2……，在后续目标图像的选择与心率计算的过程中分别以相应的目标对象一一对应进行选择选取和计算，方法与对一个目标对象的心率检测相同，此处不再赘述。

综上所述，本发明实施例提供的心率检测方法，一方面，通过在时间序列分析人脸图像的变化频率(即对比差值)来监测目标对象的心率变化，从而可以实现非接触性的自动快速的心率监测，可以大幅提高心率监测的效率，有效预测心率不齐、早搏等心脏病的早期征兆；另一方面，通过这种非接触性地自动心率监测可以给大众家居自体检或保险投保检查等带来便利，缓解紧张的社会医疗资源，为保险行业的智能核保提供帮助。

图3示出本发明实施例提供的一种心率检测装置的示意图，如图3所示，该心率检测装置300中包括：图像获取模块310、人脸提取模块320、目标选择模块330和心率计算模块340。

图像获取模块310用于获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；人脸提取模块320用于按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；目标选择模块330用于利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；心率计算模块340用于根据剩下的N-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

另外，图3所示装置中各个模块的功能参见上述方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

本实施提供的心率检测装置能够实现与上述心率检测方法相同的技术效果，此处不再赘述。

基于上述，本实施例还提供一种心率检测系统，图4示出心率检测系统的示意图，如图4所示，400心率检测系统包括：图像摄取子系统410、智能图像处理子系统420、心率计算子系统430和预警子系统440。

以下是对每一个子系统的功能描述：

图像摄取子系410，在家居穿衣镜后面安装一个普通的网络摄像头如常用的WebCam等，为保护个人隐私，该网络摄像头设有一个开关，在非监测心率时可以关闭这个摄像头，该摄像头可以同时拍摄一个或多个人脸图像。这些信息通过有线或无线网络连接汇集到家中或云端的服务器进行存储和管理，这些信息会输入给智能图像处理子系统420、心率计算子系统430、预警子系统440等进行进一步处理和分析。

智能图像处理子系统420，用于实现以下功能：a.从这些时间序列的连续图像中提取相关的人脸图像，并运用滑动窗口从时间序列中(一般WebCam每秒可以截取15帧照片)先选取图像相对清晰的目标人脸图像，记录该目标人脸图像拍摄的时间点t1(按每秒拍摄的照片帧数计算)；b.从目标人脸图像中选择合适的相对清晰的区域作为目标区域，根据不同图像之间的相对定位计算目标人脸图像的目标区域与目标图像中目标区域的对比差值，通过时间滑动窗口(定为s秒，可以根据心率的正常范围来界定时间滑动窗口的大小)算法，在时间序列中依次计算与目标图像中目标区域的对比差值；c.计算时间窗口内与在时间点t1拍摄的目标人脸图像的对比差值最小的图像拍摄的时间点t2(前后两张图像正好经过心脏的一个收缩期和舒张期后，血液循环对面部的图像的影响最接近),计算预测心率f1为60/(t2-t1)(心率为每分钟心跳的次数，t2和t1的单位为秒)。在时间序列随机向前滑动窗口p秒，从步骤a.到步骤c.重复(n-1)次，分别计算出预测心率f2,f3,....fn。这样通过在时间序列通过时间滑动窗口算法来分析人脸图像的变化频率来监测人的心率变化，从而可以实现非接触性的自动快速的心率监测。

心率计算子系统430，用于实现以下功能：根据在时间序列随机选择n个时间滑动窗口分析人脸图像的对比变化算法而得出的预测心率：f1,f2,f3,....fn,计算出这些个预测值的期望值f＝(f1+...+fn)/n；这样通过在时间序列通过时间滑动窗口算法来分析人脸图像的变化频率来监测人的心率变化，从而可以实现非接触性的自动快速的心率监测。

预警子系统440，用于实现以下功能：通过非接触性的图像分析可以精准监测一个或多个人员的心率，当发现心率不正常或出现心率不齐等状况时，可以及时到医院进行检查，而且通过这种非接触性地自动心率监测可以给大众家居自体检或保险投保检查等带来便利。在家居环境中有规律地进行自体检可以有效提前预防心脏病的恶化，做到早预防、早治疗。

整个系统中各个子系统的功能具体实现方式参照上述方法实施例的介绍，此处不再赘述。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器；处理器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该程序被该处理器执行时实现上述的方法步骤。

另一方面，本发明还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储用于上述处理器控制以下方法的操作指令：

获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分507加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送单元、获取单元、确定单元和第一处理单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送单元还可以被描述为“向所连接的服务端发送图像获取请求的单元”。

另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括以下方法步骤：

获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

应清楚地理解，本发明实施例描述了如何形成和使用特定示例，但本发明实施例的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本发明实施例公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施方式。

以上具体地示出和描述了本发明的示例性实施方式。应可理解的是，本发明实施例不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本发明实施例意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (10)

1.一种心率检测方法，其特征在于，包括：

获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；

按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；

利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；

根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

2.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，所述连续图像中包含Q个目标对象的人脸，其中Q大于等于1。

3.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，还包括：

根据心率值的正常范围确定得到所述时间窗口的时长大小。

4.根据权利要求3所述的心率检测方法，其特征在于，利用滑动的时间窗口从所述M张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像包括：

利用滑动的时间窗口从所述M张人脸图像中选择清晰度高于预设值的人脸图像作为目标图像。

5.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，根据剩下的M-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到心率值包括：

从所述M张人脸图像中选择相同的指定位置作为预设区域；

按照所述时间序列将所述剩下的M-1张人脸图像的预设区域分别与所述目标图像的预设区域的像素值进行比较，得到M-1个对比差值；

根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到所述目标对象的心率值。

6.根据权利要求5所述的心率检测方法，其特征在于，根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到所述心率值包括：

记录所述目标图像对应的第一时间点t1；

在所述时间窗口内从所述M-1个对比差值中选择对比差值最小的人脸图像；

记录与所述对比差值最小的人脸图像的第二时间点t2，其中所述第二时间点t2大于所述第一时间点t1；

根据所述第一时间点t1与所述第二时间点t2的差值计算得到心率值，计算公式为：

心率值f1＝60/(t2-t1)。

7.根据权利要求6所述的心率检测方法，其特征在于，得到心率值f1之后，还包括：

将所述时间窗口按照时间序列向前滑动预设单位时长n-1次；

每移动一次所述时间窗口，根据所述M-1个对比差值中选择最小的人脸图像计算得到一个心率值，共得到n个心率值；

根据所述n个心率值进行求平均计算，得到所述目标对象的心率值，计算公式为：

心率值f＝(f1+...+fn)/n。

8.一种心率检测装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取一段具有时间序列的连续图像，所述连续图像中包含目标对象的人脸；

人脸提取模块，用于按照所述时间序列依次从所述连续图像中提取得到M张人脸图像，其中M大于等于2；

目标选择模块，用于利用滑动的时间窗口从所述N张人脸图像中选择出一张人脸图像作为目标图像；

心率计算模块，用于根据剩下的N-1张人脸图像中与所述目标图像进行比较得到的对比差值，计算得到所述目标对象的心率值。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的心率检测方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的心率检测方法。