一种基于视频的非接触血氧检测方法

本发明提出了一种基于视频的非接触血氧检测方法，旨在通过拍摄手部视频，结合图像处理技术和机器学习算法，精准预测血氧饱和度(SpO2)。该方法包括以下步骤：首先，使用最大类间方差法对手部区域进行分割，并通过腐蚀和膨胀操作优化感兴趣区域(ROI)。然后，利用空间平均法提取视频帧中的RGB信号，并应用八阶巴特沃斯低通滤波器去除高频噪声，提取直流分量。接着，使用主成分分析(PCA)对红绿、红蓝、绿蓝通道组合提取第一主成分，获得交流信号并计算其标准差作为交流特征。最后，使用支持向量回归(SVR)模型，通过结合直流特征和交流特征，进行血氧饱和度的训练和预测。该方法通过五折交叉验证提升模型的泛化能力，最终实现高精度的血氧检测。