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基于人脸视频的非接触式心测量算法的研究与实现

【摘要】:心率是一种重要的生命体征信息,是描述身体状况和情感状态的重要指标。传统的接触式心率测量方法在生理或心理上给测量者带来了许多不便。近几年提出的基于视频的非接触式心率测量方法引起了广泛关注,然而在复杂环境条件下,视频中由光线变化和面部动作等引起的噪声会限制心率测量的准确度。本文主要研究了复杂环境条件下基于人脸视频的非接触式心率测量方法,具体工作如下:1)针对脉搏源信号获取时感兴趣区域(ROI)定位不够精准的问题,本文提出了改进的人脸关键点检测方法,将SSD人脸检测器与面部关键点检测器相级联,提高了关键点检测的准确度。采用基于关键点检测的算法对ROI进行定位,选取了可靠的ROI,减小了脉搏源信号中的噪声。2)研究了四种源信号预处理的方法,通过实验对比了四种方法的有效性,并将基于色度组合的方法与二阶导数差分近似的方法相融合,提高了心率信号的表达能力,从而提高了心率测量的准确性。3)针对传统心率提取方法抗噪声能力差的问题,本文提出了基于深度学习的心率提取算法。设计了基于卷积神经网络(CNN)的心率信息特征提取器,将结合了心率信号周期特性及频谱特征的时频表示(TFR)作为输入,使用多任务学习的方法进行训练。实验结果显示,基于深度学习的心率测量方法相比于非深度学习的心率测量方法,准确率和鲁棒性均有所提升。4)将本文的心率提取算法应用到了活体识别领域,使用心率提取模型提取出的心率特征作为区分活体和非活体的标志。通过实验发现,这种方法可以有效地区分活体和非活体,具有清晰的语义定义。

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