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更新時間：2026-01-30
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如今，借助遠程光電容積描記法（RPPG），無需在測試被試身上附加各種設備，即可遠程測量心率和心率變異性。
那么，什么是RPPG？它是如何工作的？
本文解釋了面部表情分析系統（FaceReader）中使用的RPPG，并進行了驗證研究，比較了三種心率測量方法：RPPG、PPG和作為黃金標準的ECG，給出了測量建議。
面部表情自動分析工具為消費者行為和感官研究中的個體情緒表達提供了客觀評估。諾達思的面部表情分析系統（FaceReader）還提供了其他基于視頻的功能，這些功能對感官和消費者研究非常有用，例如心率和心率變異性的自動記錄。
心率（HR）是每分鐘心跳次數的度量，受自主神經系統（ANS）的影響，該系統包括兩個主要分支：交感神經系統和副交感神經系統。當處于興奮狀態（如威脅、恐懼、壓力和運動）時，交感神經系統活躍，心率增加。當處于放松狀態（如愛、同情和平靜）時，副交感神經系統活躍，心率降低。這些反應受心理和生理條件的影響。
心率變異性（HRV）是這些條件平衡的指標，也是健康和壓力的標志。當交感神經系統占主導地位時，如人們感到壓力時，HRV降低。當副交感神經系統占主導地位時，如人們放松時，HRV增加。HRV作為心血管疾病、內部情緒（如抑郁和工作壓力）等指標，受到了越來越多的關注[1]。
光電容積描記法（PPG）是一種光學技術，可用于檢測皮膚下組織的血容量變化。它的原理是血容量的變化會導致皮膚反射率的變化。
以可穿戴設備（如心率感應手表）為例，光從設備的一個傳感器發射到皮膚，另一個傳感器檢測返回設備的光量。由此形成了發射光和反射光之間的對比。反射光量隨毛細血管擴張和收縮引起的血容量變化而變化，因此可以估計心率（圖1）。
FaceReader可以使用遠程光電容積描記法（RPPG）遠程測量心率和心率變異性，這是一種無需附加傳感器的遠程心率測量工具，僅需高分辨率攝像頭進行視頻錄制。當面部被適當照射時，FaceReader可以檢測到由壓力脈沖引起的血容量變化，然后測量反射光的量。當反射率隨時間繪制時，每個心臟周期都顯示為一個峰值。這些信息可以轉換為平均心率和心率變異性。
這在各種生理、健康和情緒監測中非常有益，如駕駛員、消費者、老年人和嬰兒的監測，使用遠程PPG可以減少不適感[3]。
那么，遠程PPG如何檢測心率？
其原理與PPG相同，但它是非接觸式測量。它測量皮膚上紅、綠、藍三種光反射變化之間的差異，作為鏡面反射和漫反射之間的對比。鏡面反射是皮膚上的純光反射。漫反射是皮膚組織吸收和散射后剩余的光反射，隨血容量變化而變化（圖2）。
遠程檢測的流程具體如下（圖3）：
皮膚像素選擇：在捕獲的網絡攝像頭圖像中檢測并建模人臉，以確定面部特征點和頭部方向。隨后，選擇面部上大約三分之二的區域（大部分血管集中的區域）作為感興趣區域。
信號提取：隨時間測量感興趣區域內每個像素顏色（紅、綠、藍）的平均值（包括鏡面反射和漫反射）。
信號濾波：通過擬合面部模型檢測頭部運動產生的噪聲，然后產生無噪聲的心率。
輸出計算：通過檢測峰值測量搏動間期，然后估計心率和心率變異性。
本研究的驗證實驗中，觀察了被試在食用不同種類食物時的心率和心率變異性，以探究食物品嘗期間的生理機制變化。
實驗中，25名被試被要求觀看視頻并食用從液體到固體（水、酸奶、雞肉、香腸）的不同食物刺激。為驗證FaceReader的RPPG，使用了BIOPAC ECG和BIOPAC PPG進行測量。
結果顯示，在靜止狀態下，RPPG測量結果與其他方法無差異。然而，在食物品嘗期間，RPPG和ECG之間存在測量差異，這可能是因為食物品嘗期間的臉部運動干擾了RPPG測量。另一方面，BIOPAC ECG和PPG的測量結果顯示出高度一致性。
根據研究結果，研究者給出了RPPG測量建議：
使用高分辨率和無壓縮攝像頭，因為這兩者都能實現更準確的心率檢測。
僅使用來自前燈的良好光照條件。但要避免過強的前照，以免過度曝光。吊燈會導致過曝，中斷膚色識別。
避免視頻壓縮。視頻壓縮會降低分辨率和視頻質量。
RPPG測量對頭部運動敏感。建議使用被試坐著且不太動的設置。在許多研究中，已經觀察到黃金標準與RPPG在這種情況下具有高度相關性。
總之，通過標準網絡攝像頭測量心率和心率變異性等生命體征，對于使用 FaceReader 的研究人員而言既實用又易于獲取。在光照條件和參與者姿勢適宜的情況下，個體差異和技術差異對測量精度的影響很小。
當然，與任何生理評估一樣，生態有效性與測量精確度之間存在權衡。為了獲得ZD精度，使用專用設備的受控實驗室環境可能更為理想。然而，對于優先考慮自然行為并需要可擴展、非侵入式數據收集的研究來說，使用 FaceReader 測量生命體征是理想選擇。
[1] Thayer, J. F.; Yamamoto, S. S. & Brosschot, J. F. (2010). The relationship of autonomic imbalance, heart rate variability and cardiovascular disease risk factors.International journal of cardiology, 141 (2), 122-131.
[2] NeuroData Lab. (2019, March). Every beat counts. Comparing Remote Webcam Heart Rate Detector to Wearables.
[3] Wang, W.; Den Brinker, A. C. & De Haan, G. (2018). Single Element Remote-PPG.IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
[4] Wang, W.; den Brinker, A. C.; Stuijk, S. & de Haan, G. (2016). Algorithmic principles of remote PPG.IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 64 (7), 1479-1491.
[5] Gudi, A.; Bittner, M.; Lochmans, R. & Van Gemert, J. (2019) Efficient Real-Time Camera Based Estimation of Heart Rate and Its Variability.International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshop.
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