心血管疾病是致死数最多的疾病,测量心率和血压对心血管疾病的预防和治疗有重要意义。人体皮肤反射光随心跳变化,相机可以捕捉这种微弱的变化,进一步得到心率、血压、血氧等信息,这种技术称为成像式光电容积描记技术(Imaging Photo Plethysmo Graphy,IPPG)。近年来,基于IPPG技术的非接触式监护系统成为研究热点,非接触式监护系统的核心是非接触式生理参数测量算法。相对于传统的接触式监护系统,非接触式监护系统有着没有束缚感、应用场景广泛、成本低的优点。心跳造成的皮肤反射光变化十分微弱,而人体运动和环境光变化会产生很强的噪声,如何有效地消除人体运动和环境光变化带来的噪声是目前尚未解决的问题。本文针对现有方法去噪效果不佳的缺点,在如何获得更高信噪比IPPG信号和提高心率、血压测量准确性方面进行了研究。基于所研究的非接触式生理参数测量算法,本文设计和实现了移动端非接触式监护系统。本文工作主要包含以下几个方面:1.本文分析了IPPG信号中由于人脸刚性运动、非刚性运动产生的噪声,提出了基于特征跟踪的感兴趣区域提取算法。该算法将人脸关键点检测和特征跟踪相结合,截取脸颊部位做为感兴趣区域。该算法可以有效减少人脸刚性运动和非刚性运动产生的噪声,提高IPPG信号的信噪比。2.为进一步消除环境光变化等原因产生的噪声,本文提出了基于小波包去噪的心率测量算法。该算法中将感兴趣区域转化到YIQ颜色空间,计算Q通道均值得到原始IPPG信号,减少了环境光亮度变化带来的噪声;使用小波包分解和阈值去噪法进一步去除噪声;设计自适应波峰检测算法检测IPPG信号中的有效波峰数量,从而得到心率值。实验结果表明,相对于现有的两种方法,本文提出的非接触式心率测量算法可以有效地消除人体运动和环境光变化产生的噪声,测量误差更小,鲁棒性更强。3.本文探究了IPPG技术在血压测量中的应用。本文召集了30位志愿者,首先使用非接触式的方法测量志愿者头部和手部的脉搏波,建立一个包含150条数据的数据集;然后分别用线性回归和神经网络两种方法测量血压。使用Bland-Altman方法分析算法性能,实验结果表明,两种血压测量方法测量结果都与电子血压计有较好的一致性,并且神经网络方法的测量结果优于线性回归方法。4.本文设计了一款非接触式监护系统,该系统由移动端、服务端、嵌入式端组成,并开发了其中移动端部分。该系统有广泛的应用场景,可以实现非接触式的心率测量和监护、远程视频、智能医生等功能。