心率是评估一个人的生理和病理状态的重要生理参数,其中蕴含着丰富的人体健康状况和疾病风险信息,对其进行准确可靠的监测能够尽早预防相关疾病的发生,因此心率监测对人类健康具有十分重要的意义。传统的心率监测方法因为需要传感器与皮肤直接接触而存在许多限制。最近成像式光电容积描记(imaging photoplethysmography,rPPG)技术成为研究热点,它采用普通摄像头非接触式地连续提取人体心率。该技术因为成本低,操作简单,易便携,应用场景广泛等优点引起国内外学者广泛关注。本文提出了一种新的利用rPPG技术提取人体心率的方法,主要工作如下:首先,从采集的视频图像中确定面部感兴趣区域,并将它分为若干子区域。每个子区域选取两种输入信号方式:绿色通道信号或者色差信号。色差信号指RGB通道经过色差算法处理后得到的信号。其次,采用集合经验模态分解的方法处理所有子区域的输入信号,将输入信号分解成若干本征模态分量,筛选并保留主频符合心率频率范围(0.7,3)Hz的模态。然后,采用联合盲源分离的方法包括独立成分分析和多集典型相关分析处理所有子区域筛选后的模态,提取所有子区域中相关性高的包含心率信息的解集,记为心率候选信号集合。计算所有候选心率信号的能量,并从中选出主频和二次谐波能量占比最大的信号作为最佳心率信号,记为脉冲信号。最后,采用频率谱分析的方法从脉冲信号中提取心率。本文采用公开数据集UBFC-RPPG(Univ.Bourgogne Franche-Comté Remote PhotoPlethysmoGraphy,UBFC-RPPG)对所提算法进行验证,实验结果验证了本方法的准确性和鲁棒性。