心率是人身体健康的一个重要指标，从人脸视频中检测心率是一种正在快速发展的非接触式检测方法，但该方法的结果准确性易受光照变化及受试者头部运动等噪声影响。为了消除噪声影响，提高心率检测准确性，文章创新性地提出了一种新的思路: 将光照变化和头部运动噪声作为目标进行趋势拟合并从相机原始信号中消除，以实现高信噪比的人体心率信号提取。为验证方法的可行性，以医用指夹式脉搏血氧仪的数值为参考心率，通过对比结果在参考心率处的平均信噪比和心率检测准确率，提出的方法相比POS方法提高了9.60%，37.19%; 相比于ICA算法提高了48.48%，51.75%。实验结果表明，提出的新方法具有较好的去噪能力和较高的精准度。

远程光电容积描记法（rPPG）可用于从人脸视频中计算得到心率, 但目前提出的rPPG算法大多对受试者要求和限制较多, 不利于日常条件下心率的稳定测量。提出了一种肤色正交平面算法（POS）的改进算法, 针对在实际环境下由于被测者头部运动导致心率测量结果精确度较低的问题, 利用基于颜色畸变的频域滤波器和POS算法, 首先对信号在频率域上进行频域滤波处理, 再送入POS算法进行时域滤波, 以此减少不同噪声对信号质量的影响。结果表明, 本算法各项评价指标相较于其它算法均有所提升, 适用于人脸运动状态下心率的稳定检测。