基于块级频域变换的隐私保护远程心率估计方法研究

为解决远程心率估计中面部隐私泄露与信号精度下降的矛盾，研究人员提出基于块级频域变换（BFDT）的隐私保护架构PP-RHRE，在保护面部生物特征的同时提升原始模型准确性，为医疗监测等领域提供安全高效的技术方案。

　　

研究背景与意义

远程心率监测技术因无需接触的特性，在医疗监护、心理健康评估等领域备受关注。传统方法依赖接触式传感器（如PPG、ECG），可能引发不适或感染风险。而基于远程光电容积描记术(rPPG)的技术通过面部视频提取血容量脉冲(BVP)信号，虽解决了设备依赖问题，却面临面部生物信息泄露的隐患。现有隐私保护方法多采用面部扰动，但此类操作易破坏BVP信号依赖的细微颜色变化，导致心率估计精度下降。如何平衡隐私保护与信号精度，成为亟待解决的科学问题。

研究方法与技术路线

贵州医科大学等机构的研究团队提出PP-RHRE架构，核心创新是块级频域变换(BFDT)方法。首先裁剪面部区域以消除环境噪声，随后分块进行离散余弦变换(DCT)，选择性丢弃高频成分以模糊生物特征同时保留BVP信号。实验采用PURE等主流数据集验证，通过对比传统扰动方法（如差分隐私）评估性能。

研究结果

1. 远程光电容积描记术：传统方法通过盲源分离或颜色空间转换提取BVP信号，但均未考虑隐私保护需求。
2. 方法论：BFDT通过频域处理实现面部特征模糊化，实验表明其在多数参数配置下可提升原始模型精度（如信噪比提高15%）。
3. 数据集验证：在包含头部运动等干扰场景的PURE数据集上，BFDT使心率误差率降低至<2bpm，显著优于扰动基线方法。

结论与意义

该研究首次将频域处理引入远程心率估计的隐私保护领域，BFDT方法通过频域成分筛选机制，突破性地实现隐私保护与信号增强的双重目标。其技术架构PP-RHRE为医疗监测数据的合规使用提供新范式，相关成果发表于《Biomedical Signal Processing and Control》。未来可扩展至其他生理信号保护场景，推动健康监测技术的安全化发展。