心率是指每分钟心脏跳动的次数,作为一项重要的生命体征,是评估人类健康状况的最直接和最有效的指标之一。目前心率检测的方法很多,按照是否与人体接触可以分为接触式心率检测和非接触式心率检测。接触式心率检测主要依靠和人体直接或间接接触的传感器、电极等来获取有关信息,由于其对被检测对象的束缚和条件限制,其使用范围有一定的局限性。非接触式方式在检测心率时不需要与人体接触,因此在检测过程中不会引起人体的不适,可以实现连续长时间的无创检测。本文主要研究在自然光照条件下使用普通光学摄像头拍摄的人脸视频图像来实现非接触式心率检测。本文具体分成四个部分,具体如下：1.获取人脸视频图像。利用普通光学摄像头在日光作为光源的条件下拍摄的一段人脸的视频图像,使用人脸检测技术检测出每一帧图像中人脸的位置并选取合适的人脸区域作为后续提取脉搏波信号的区域。2.欧拉视频放大算法。首次提出使用欧拉视频放大算法来处理人脸视频图像,通过将视频图像分解成不同的空间分辨率并对不同的空间分辨率进行滤波处理,以对人脸视频中包含的微弱心率信号进行放大以使其能够被检测到。3.与传统把脉方法的一致性分析。对本文提出的心率检测方法进行了有效性评价,比较了本文中提出方法获得的实验心率数据与传统的把脉方法测得的结果的一致性。4.影响心率检测精度的因素分析。根据本文提出的心率检测方法的特点,分析了影响心率检测结果精度的主要因素,主要分析和对比了不同颜色空间和感兴趣区域对于心率检测结果的影响。利用本文提出的方法对五位测试者的45组同一天不同时间拍摄的人脸视频图像进行心率检测,并将上述检测结果与传统的把脉方法检测结果进行了一致性评估,实验结果表明本文提出的心率检测方法的有效性。