To perform a physical performance test is a good way to keep track of one’s health and can be beneficial to find evidence of deviations in the body. This thesis focuses on the development of a mobile-based heart rate algorithm that can be used with the Queens College Step Test, on the behalf of Mobistudy. Mobistudy wants to include such a test in their mobile application which aims to become a tool for researchers to use to gather data. The algorithm uses the mobile device’s camera to collect data from the user’s finger and uses that data to calculate the heart rate. The algorithm was first tested with data collected during the development and the results has an average error of less than 5% and a standard deviation of less than 3%. Two participants between the age of 20-25 performed three sets each of the Queens College Step Test and the results showed that the algorithm was accurate in its estimation of the heart rate after the test. 

Genom att utföra ett test av ens fysiska prestanda kan man utvärdera ens hälsostatus och upptäcka indikationer på avvikelser i kroppen. Syftet med detta arbete är att utveckla en mobilbaserad algoritm som kan beräkna och uppskatta ens puls när man utför the Queens College Step Test på begäran av Mobistudy. Mobistudy vill inkludera detta test i deras mobilapplikation som fokuserar på att kunna användas som ett verktyg inom forskning för att samla in data. Algoritmen använder sig av mobilens kamera för att samla in data från användarens finger och använder den insamlade data för att beräkna pulsen. Algoritmen testades först gentemot data som samlades in vid utvecklingsstadiet och resultatet visade på att genomsnittliga felet var under 5% samt att standardavvikelsen var under 3%. Två deltagare mellan åldern 20 och 25 utförde tre tester var utav the Queens College Step Test och resultatet visade att algoritmen var tillräckligt noggrann i sin uppskattning av pulsen efter ett utfört test.