心率变异性（Heart Rate Variability,HRV）是评价自主神经活动及心脏内在动力学机制的重要指标,可应用在医疗健康、情感识别等众多领域。目前,HRV特征多采用接触式方式获取,但在某些实际应用场景下,如将HRV特征用于海关旅检中情绪识别,以接触式方式获取HRV特征是比较困难的。本文结合现实应用场景的需求,研究非接触式HRV特征提取问题,并重点解决实际应用场景下非接触式HRV特征提取的效率问题,以及晃动等因素对非接触式HRV特征提取准确性的影响问题。基于成像式光电容积描记法（Imaging photoplethysmography,IPPG）原理进行非接触式HRV特征提取,大量的图像处理和信号处理耗时较大,特征提取的时间效率往往无法满足旅检通道自动检测等实际应用场景的需求。针对此问题,本文提出了基于并发处理与人脸跟踪的HRV特征提取策略。根据非接触式HRV特征提取关键处理模块的特点,利用多线程技术通过一个共享图像队列使数据采集模块和图像处理模块并发执行,将信号处理模块和特征提取模块与整个特征提取流程并发执行,并利用人脸检测和人脸跟踪相结合方式获取面部图像,优化图像处理模块,提高HRV特征提取效率。实际应用场景下的大量实验表明,以采集30秒视频为例,采用本文提出的策略,从视频采集开始到提取出HRV特征总用时平均为32.63s,与未采用本文方法相比,用时平均缩短了52.31s,能满足实际应用场景的时间要求。针对由于检测者晃动而使人脸跟踪提取的感兴趣区域（region of interest,ROI）不全,影响HRV特征提取准确性问题,本文提出一种基于仿射变换的ROI矫正方法,通过对跟踪结果进行仿射变换实现ROI矫正。为解决实际应用中检测者自动切换问题,本文提出基于ROI判定的检测者自动切换方法。大量应用测试中,与接触式提取的HRV特征对比实验表明,采用本文方法能够实现ROI矫正和检测者自动切换,不仅能提高非接触式HRV特征提取准确性,还不会影响HRV特征提取的效率。以海关旅检通道非接触式情绪识别为应用背景,利用本文研究成果设计并实现了一个非接触式HRV特征提取与情绪识别系统。系统包括采集端和管理端,可以实现在多个旅检通道提取通关人员HRV特征,并识别通关人员是否有异常情绪,从而协助海关工作人员筛查可疑人员和犯罪分子,目前本系统已在某海关试用运行。