心率是人体重要的生理参数,是人体健康的重要标准,也是心血管疾病的重要参数。在医学中,人们可以借助心电图机和脉搏血氧仪测量心率。但是,这需要用户主动去测量,无法达到实时监测的目的。同时,这种接触式的测量手段也带来了许多不便。光电容积描记法是一种借用光电手段测量心率的低成本无创方法,大多需要专用光源。近年来,研究人员发现在自然光中,普通摄像头录制的人脸视频也可以测量出心率,从而有望实现低成本、非接触式的心率测量。本文探讨一种基于光电容积描记法的非接触式光学心率测量方法,运用计算机视觉、独立成分分析和信号处理等技术分析人脸视频。基于光电容积描记法原理从人脸视频中提取原始脉搏波信号,结合去趋势、盲信号分离得到脉搏波信号,最后在脉搏波的功率谱中计算出心率。为确定本文算法的有效性,使用Bland-Altman法对从iPhone5录制的人脸视频中测量的心率结果和三星Galaxy S5心率传感器测量得出的结果作一致性评价。实验结果表明,本文提出的人脸视频中的心率测量方法是具有可行性和有效性的,对日常监护、人机交互和远程医疗都具有一定的实用价值和应用前景。