目的心率是反映人体心血管状况和心理状态的重要生理参数。最近的研究表明,光电容积成像技术可以在不接触人体的情况下,利用消费级的摄像机捕获面部表皮颜色的变化进而估计心率。然而,在实际环境中,面部运动带来的干扰会导致心率检测的准确性下降。近年来,国内外学者已经提出了一些方法来去除运动噪声,但是效果均不理想。为了解决上述问题,提出一种可以抗面部运动干扰的新方法。方法首先检测和跟踪受试者的脸部。然后将脸部区域分块,并提取各块的色度特征建立原始血液容积脉冲矩阵,利用自适应信号恢复算法从原始血液容积脉冲矩阵中分离出低秩矩阵并构建期望血液容积脉冲信号。最后通过功率谱密度估计心率。结果在环境光作为光源的条件下,利用网络摄像头采集30名受试者的人脸视频进行实验分析。结果显示,提出的方法测得的心率与参考值具有很强的相关性:在静态场景中皮尔森相关系数r=0.990 2,在动态场景中r=0.960 5。并且与最新方法相比,动态场景中的误差率降低了53.90%,相关性提高了7.46%。此外,在10 min的心率检测实验中,方法的测量值与参考值保持着良好的一致性。结论本文方法优于现有的非接触式心率检测技术,能有效地消除面部运动带来的干扰,长期稳定地检测心率。