据有关部门统计,自2015年以来我国城乡居民的心血管疾病患病比例持续快速上涨,因此目前在日常生活中方便快捷地检测心血管信息的技术成为现代医疗诊断技术研究的前沿。而现在成熟的接触式测量方式虽然精度高,但是它容易给患者带来不适,并且价格都比较昂贵,很难用于日常生活中的生理信息检测,因此基于成像设备的非接触式测量方法具有极大的研究意义和应用前景,在目前rPPG(remotePhotoPlethysmoGraphy,rPPG)信号光电容积脉搏信号的检测中,血液容积变化挤压毛细血管壁和结缔组织导致其发生形变,从而在信号采集的过程中,接收到的不光是血液对光线吸收的变化,还有结缔组织形变引起的光线变化,这种情况造成了运动伪影产生的机理性问题,我们必须通过设计降噪算法来对它进行消除,这就是我们研究的重点。本文基于远程光电容积脉搏波原理,实现了 rPPG信号的检测方法研究。通过远程成像设备完成人脸检测和采集,从中提取出原始PPG信号,并提出了将 VMD-ICA(Variational Mode Decomposition-Independent Component Analysis,VMD-ICA)联合降噪算法应用于PPG信号降噪,通过数据对比讨论了该算法的优越性,并研究讨论了不同光源条件和不同成像设备下的rPPG信号检测问题。本文的主要研究内容如下:(1)根据已有的rPPG信号皮肤光学模型进行特性分析。以该模型为基础对PPG信号进行了信号产生原理和信号组成分析,并依此研究了 PPG信号的特性,根据PPG信号的各种独特特性来分析了 PPG信号的处理方法。为PPG信号处理方法的研究和选择提供了基础。(2)拍摄人脸视频并从中检测原始PPG信号。通过PPG信号的特征特性对比选用了 Adaboost算法在matlab中实现了人脸ROI区域的检测定位,并通过对人脸ROI区域图像进行RGB三通道的像素空间平均完成了原始PPG信号检测,并分析了以往的盲源分离方法在处理PPG信号的光学特性问题的不精确问题。(3)将VMD-ICA联合降噪算法应用于PPG信号降噪和运动伪影消除。分析了 VMD-ICA联合降噪算法的算法原理和流程,阐述了 PPG信号分解的意义和概念,并阐述了该算法的流程图和具体的步骤,从rPPG信号特性上和算法原理上验证了算法的合理性、可行性和优越性,并将原始的G通道PPG信号作为输入信号实现了该算法,得到了周期性良好的、平稳的远程PPG信号。(4)rPPG信号检测方法的检测结果对比。对已知的盲源分离方法和小波阈值去噪方法和VMD-ICA算法在理论和信号特性针对上进行了分析,并将PPG信号的心率估计作为PPG信号的评价标准,以指夹式脉搏测量仪为标准心率值,选定了心率估计方法和误差计算方法完成了实验结果对比。首先在四种信号降噪和运动伪影消除的算法结果对比中验证了本文提出的算法的优越性,然后研究了在不同光源的条件下和不同成像设备下的心率估计结果,讨论了光照条件和成像设备对rPPG信号检测产生的影响和存在的一些可能,最后通过实验讨论了该检测方法的稳定性、实用性和不足之处。论文在前人工作的基础上,对rPPG信号检测方法进行了一定的研究,分析了 rPPG信号的光学特性,提出了一种新的信号降噪和运动伪影消除方法,并对rPPG信号检测中的不同条件所产生的检测结果进行了研究和讨论,以期待对以后的非接触式生理信息检测方法的发展提供一定的参考和建议。