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申请/专利权人：中国中医科学院广安门医院;浙江大学

摘要：本发明公开了一种随机丢帧场景下基于人脸视频分析的远程心率监测方法。该方法使用普通摄像头记录一段人脸图像序列，并把所收集序列传输到服务器，传输过程中模拟信道较差且会发生随机丢帧的情形；在服务器接收端接收到的是不完整人脸图像序列，并且已知不完整人脸图像序列和发生丢帧的帧序号；首先在完备的图像序列训练3DCNN作为教师模型提取由人脸的皮肤色度信息组成的人脸脉搏波信号，采用知识蒸馏的方式在不完整人脸图像序列训练学生模型以恢复鲁棒的人脸脉搏波信号。最后依据学生模型所提取的人脸脉搏波信号计算心率。本发明可以在脉搏波信号在发生丢帧干扰的情况下，可靠地测量人体的心率。

主权项：1.一种随机丢帧场景下基于人脸视频分析的远程心率监测方法，其特征在于，利用训练好的3DCNN网络提取出随机丢帧场景下的人脸脉搏波信号，基于所述人脸脉搏波信号计算得到人体心率；所述3DCNN网络的获取方法，具体步骤如下：S1：使用摄像头收集一段连续的人脸图像序列，并将其分为固定长度的人脸图像序列；S2：在所述固定长度的人脸图像序列中随机生成丢失帧，采用公式表示如下： 其中，Irawt表示t时刻采集的初始人脸图像，Idropt表示t时刻生成丢失帧后的人脸图像；S3：采用基于注意力迁移的知识蒸馏方法训练3DCNN网络；S31：采用初始人脸图像序列Iraw和指尖真实脉搏波信号训练教师网络，得到标准的人脸脉搏波提取网络；S32：将初始人脸图像序列Iraw输入所述标准的人脸脉搏波提取网络，正向传播和平均池化后得到所述标准的人脸脉搏波提取网络的中间层特征；S33：采用生成丢失帧后的人脸图像序列Idrop输入学生网络，正向传播和平均池化后得到学生网络的中间层特征和输出的人脸脉搏波信号；S34：利用标准的人脸脉搏波提取网络和学生网络的中间层特征计算知识蒸馏损失，利用基于学生网络获得的人脸脉搏波信号与指尖真实脉搏波信号计算信号回归损失，反向传播更新学生模型的参数，得到训练好的3DCNN网络。

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